稀疏框架下的人臉配準與識別研究開題報告ppt課件

1、研究意義國內(nèi)外研究現(xiàn)狀研究目標、內(nèi)容擬解決的關(guān)鍵問題、研究方法、技術(shù)路線、課題的創(chuàng)新性致謝l 從研究角度來看l 人臉識別涉及到計算機科學(xué)、圖像處理、模式識別、機器視覺、人工智能、計算機圖形學(xué)等相關(guān)學(xué)科，為這些學(xué)科的理論和方法的應(yīng)用提供了很好的研究方向。l 從應(yīng)用角度來看l 可靠性高、穩(wěn)定性好、更加友好的身份驗證技術(shù)，廣泛應(yīng)用于國家公共安全、視頻監(jiān)控、人機交互等領(lǐng)域中。l 早期的經(jīng)典的方法l 基于幾何特征、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于隱馬爾可夫模型、WT，SVM、LFA、PCA、ICA、LDA；l 后來一些新的方法l 局部二值模式LBP）、非線性方法如:非線性核方法KPCA、KLDA），流行學(xué)習(xí)的方法LL

2、E、LPP）；l 基于稀疏框架的方法l 找到一個由訓(xùn)練樣本最佳線性表示原始樣本的稀疏向量，也就是用最少的訓(xùn)練樣本完成對待測樣本的最優(yōu)線性表示,把這種表示用于分類，（SRC、LSRC、GSRC、CRC、RSC、RCR）。SRC方法綜合考慮到現(xiàn)實人臉識別過程中可能會遇到的各種不利因素如人臉圖像的噪聲干擾、圖像遮擋、復(fù)雜背景干擾、由各種狀況(如光照變化、運動模糊等)引起的圖像退化等對人臉識別過程中的影響,對基于稀疏表示的人臉識別配準和識別方法進行研究和改進，使算法對能在一定程度上對上述因素變具有魯棒性，更加貼近實際的人臉識別應(yīng)用。噪聲干擾圖像遮擋復(fù)雜背景圖像退化 針對人臉圖像未配準對識別精度造成的影

3、響，對基于稀疏框架的人臉配準方法的相關(guān)工作進行研究； 針對噪聲和圖像遮擋、退化等可能對識別造成較大識差的情況設(shè)計出一個稀疏表示模型，使人臉識別方法更具有魯棒性和實用性。l 人臉配準問題：l 將各種復(fù)雜情況下的不同人臉通過稀疏配準框架分別對訓(xùn)練樣本試樣本進行配準;l 人臉識別問題：l 對測試樣本各種因素的影響下，通過稀疏框架對其先與整個配準好了的訓(xùn)練樣本集進行配準，再選擇分類器進行識別，確保識別的魯棒性和實用性；l 稀疏求解問題：l 不斷優(yōu)化提高稀疏求解速度和精度是必須要考慮的問題； 從已有的基于稀疏表示的人臉識別方法的研究成果出發(fā)，在大量收集人臉識別技術(shù)成果并對上述成果的操作性、可行性深入理解

4、的基礎(chǔ)上，結(jié)合實際工作中所遇到的亟待解決的問題，在指導(dǎo)老師的指導(dǎo)下，從實際問題出發(fā)，結(jié)合現(xiàn)有的壓縮感知理論、圖像幾何變換方法、凸優(yōu)化理論的相關(guān)方法進行研究。仿射變換.標出圖像中人眼坐標給定一個大小固定的框架，和框架中的人眼坐標計算仿射變換系數(shù)矩陣.50100150200250501001502002505010015020025050100150200250.稀疏模型迭代配準50100150200250501001502002505010015020025050100150200250擬采用的配準過程圖本課題擬采用的識別算法流程圖課題的創(chuàng)新性課題的創(chuàng)新性l 本課題擬采用一種兩步配準的方法，先對各種狀況下的所有訓(xùn)練樣本進行整體幾何歸一，取整個樣本的配準后的低秩成份作為新的訓(xùn)練樣本；l 針對現(xiàn)有的拉格朗日乘子法迭代配準收斂慢的問題，擬采用全變差模型的求解方法，在不影響配準精度的情況下減少配準迭代時間；