基于改进的特征表示模型的分类方法及其在人脸识别中的应用

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1、分类号学号I201022010学校代码10487密级博士学位论文基于改进的特征表示模型的分类方法及其在人脸识别中的应用学位申请人：洛康学科专业：计算数学指导教师：李红教授答辩日期：2014年5月21日万方数据万方数据AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeforDoctorofPhilosophyinScienceImprovedAlgorithmsRepresentationbasedClassificationforFaceRecognitionCandidate:

2、RokanKhajiMohammed Major:ComputationalMathematics Supervisor:Prof.HongLiHuazhongUniversityofScience&TechnologyWuhan430074,P.R.ChinaMay,2014万方数据万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已标明引用的内容外，本论文不包含任何其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果

3、由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密，在年解密后适用本授权书。不 本论文属于保密。√（请在以上方框内打“”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日万方数据i万方数据华中科技大学博士学位论文摘要人脸识别在计算机视觉和生物识别系统中具有非常重要

4、的作用。尽管现有的人脸识别系统已经比较成熟，但还存在着一些会对系统的可靠性构成威胁的因素。例如，姿态、光照、面部表情的变化以及遮挡和伪装，仍然对人脸识别问题构成挑战。为了克服这些问题，我们急切地需要开发新的算法。针对人脸识别存在的问题，在基于稀疏表示的分类方法框架下，为了使得人脸识别模型能够对不同光照条件、严重的表情变化、像素随机缺损和连续区域被遮挡等问题具有良好的鲁棒性，本文提出了三种方法。1、基于协同表示的分类和正则化最小二乘方法及双边滤波方法，提出了一种有效的人脸识别算法。其中，双边滤波是一种有效的图像去噪方法，能够较好地提取图像特征；而协同表示的分类

5、方法在计算不同范数的编码残差和表示系数中有广泛应用。提出的方法可以获得比单独使用协同表示的分类方法更好的效果。另外，在不同数据库上的实验结果表明，本文提出的方法优于其它流行的方法。2、提出了一种改进的人脸识别方法，它包含两个阶段，首先，在第一阶段用鲁棒的主成分分析方法对人脸降维并提取其特征，从而获得更紧致或更具有鲁棒性的基，进而作为图像表示的字典；然后，在第二阶段使用了基于稀疏表示的分类方法和特征脸学习方法，获得的特征脸使得푙1范数的最小化问题更易于解决，并且得到的特征更具有代表性。在不同人脸数据库上的实验结果验证了算法的有效性。3、针对人脸在不同条件下具有

6、较大变化的问题，提出了一种人脸识别算法。这种算法融合了鲁棒的主成分分析方法和松弛的协同表示方法。在这个方法中，由鲁棒的主成分分析方法得到的低秩矩阵表示，提取有助于人脸识别的更具有判别性的信息；而松弛的协同表示方法，在将每个特征向量编码到其相关联的字典上后，能够减少编码向量的变化，提高特征编码的适应性，以及消除特征间的相似度。此外，方法的特别之处还在于它通过在编码域中赋予不同特征权重的方法，充分挖掘了特征的区分性。在不同标准数据库上进行实验，验证了所提出算法的有效性，并且展示了其出色的结果。关键词：稀疏表示，协同表示，双边滤波，特征脸学习，鲁棒的主成分分析，松

7、弛的协同表示，低秩矩阵I万方数据华中科技大学博士学位论文AbstractFacerecognitionisofparamountimportanceincomputervisionandbiometricssystems.Recentlyasaresultofincreasingsecuritythreatsledtosearchforeffectiveauthenticationsystems.Althoughthegoodperformanceoffacerecognitionsystem,therearekeyrobustnessissueswhich

8、challengethereliabilityoft