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《南昌航空大学》 2017年
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基于深度学习和稀疏表示的二维人脸识别

吴育铖  
【摘要】:人脸识别一直以来都是当前生物特征识别研究的热点之一,人脸识别技术研究在很多方面的应用价值尤为突出,具有十分重要的理论意义。但由于现实世界的复杂性,在人脸识别领域的研究仍需大量的科研工作者进行深入讨论学习。且本人作为奋斗在关乎人民生活财产安全的岗位上,人脸识别技术的发展对于以后的工作也将带来便利,更好为保护人民人身财产安全提供保障。所以,本文将从以下几个方面对人脸识别技术进行深入研究:1.综述现有的深度学习的研究现状,介绍深度学习的基本模型、原理和相关发展,以及在人脸识别问题上深度学习所具有的优势。2.介绍稀疏表示理论,以及基于稀疏表示理论的分类算法以及其相关原理,与稀疏表示的算法在人脸识别的应用及优势,并着重介绍两种稀疏表示算法,且与其他分类算法做比较实验,进一步说明稀疏表示算法的优点。3.对其图像做预处理:图像的去噪、图像的超分辨率增强、图像的归一化,并利用Adaboost检测器对图像进行人脸检测。4.提出深度学习与稀疏表示相结合的算法,利用深度学习提取样本图像的特征,设计了深度卷积网络模型,通过数据库进行训练得到最优网络模型,并利用稀疏表示的分类算法进行分类识别。在AR数据库与CMU-PIE数据库上进行实验,表明本文所提出的算法在应对类内变化时有较高的识别准确率。
【学位授予单位】:南昌航空大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP391.41

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