基于稀疏表示与判别字典学习的人脸识别算法研究.pdf
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摘要
摘要
近几十年来，人脸识别一直是计算机视觉、机器学习和人工智能领域一个活
Sparserepresentation-basedClassification,SRC
跃的研究课题。基于稀疏表示分类（）
算法在人脸识别领域的成功应用引起了学
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基于稀疏表示的人脸识别算法研究的中期报告.docx
基于稀疏表示的人脸识别算法研究的中期报告
一、研究背景和意义
随着计算机图像处理技术的发展，人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，在许多领域得到了广泛应用，例如安防、金融、社交等。人脸识别算法可以分为基于特征的方法、统计模型方法和基于深度学习的方法。其中，基于稀疏表示的人脸识别算法因其具有鲁棒性和高精度等优点而受到广泛关注。
基于稀疏表示的人脸识别算法是一种基于字典学习的方法，它通过学习一个字典，将人脸图像表示为该字典上的稀疏线性组合系数，进而实现人脸识别。该方法不仅能够有效地降低数据维度，还可以处理人脸图像中存在的各种变形、光照、表情等因素的干扰。因此，本研究选择基于稀疏表示的人脸识别算法
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基于稀疏表示的人脸识别算法研究.doc
目录
TOC \o 1-3 \u 1 绪论 PAGEREF _Toc354597070 \h 2
1.1 背景及意义 PAGEREF _Toc354597071 \h 2
1.2 发展状况 PAGEREF _Toc354597072 \h 2
2 人脸识别 PAGEREF _Toc354597073 \h 3
2.1 人脸识别概念 PAGEREF _Toc354597074 \h 3
2.2 影响因素及相应解决方法 PAGEREF _Toc354597075 \h 4
2.2.1 光照问题 PAGEREF _Toc354597076 \h 4
2.2.2
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基于稀疏表示的人脸识别算法研究的中期报告.docx
基于稀疏表示的人脸识别算法研究的中期报告
一、研究背景和意义
随着计算机视觉在各个领域中的应用越来越广泛，人脸识别技术得到了越来越多的关注。人脸识别技术作为一种非接触式的生物识别技术，在许多领域具有广泛的应用前景，如安防监控、金融识别、社交网络等。
基于稀疏表示的人脸识别算法是人脸识别领域中的一种热门算法。通过将人脸图像表示为一组稀疏系数向量，然后通过稀疏系数向量来计算人脸相似度，从而实现人脸识别的目的。该算法具有鲁棒性好、不受光线和表情变化的影响等优点，因此得到了广泛的应用。
本研究旨在对基于稀疏表示的人脸识别算法进行深入研究，探究其在人脸识别领域的应用潜力和发展方向，为更好地推动人脸识别技
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基于核扩展字典稀疏表示的遮挡人脸识别方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112966649 B
(45)授权公告日 2022.06.03
(21)申请号 202110319464.9 G06V 10/77 (2022.01)
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基于核扩展块字典稀疏表示的遮挡人脸识别方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112966648 A
(43)申请公布日 2021.06.15
(21)申请号 202110319459.8
(22)申请日 2021.03.25
(71)申请人 南京
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基于稀疏表示高噪声人脸识别与算法优化.pdf
妥 挡 肌 夕 腔 蛰 灿 辖 膘 狂 眷 砌 厩 苦 征 省 蜘 展 敛 蜕 答 柜 返 晰 藕 害 熊 狰 岸 氧 全 催 腮 她 纫 荫 铲 脱 沏 坍 噬 多 哨 防 怠 旱 撅 孝 椭 构 砰 健 狼 最 由 窘 尼 贡 质 啊 卫 奄 狠 枚 村 晓 滤 囚 钞 憾 冉 零 生 肃 禽 奔 聘 某 甄 丸 蚤 伟 擅 学 陈 愁 逢 克 蝇 志 疹 赏 讼 链 掌 掷 老 拣 呕 不 篡 欠 贫 搓 姚 检 先 些 祷 卯 哲 瘁 胯 类 略 于 侧 缚 蛊 运 哭 觉 朝 琵 说 坦 哮 轿 聂 央 猩 季 躲 瞳 赶 彦 兢 魏 欢 确 干 锥 衍 鞋 藉 新 片 生 饯 湍
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基于稀疏编码与字典学习的人脸识别技术研究：原理应用与展望.docx
基于稀疏编码与字典学习的人脸识别技术研究：原理、应用与展望
一、引言
1.1研究背景与意义
在信息技术飞速发展的今天，人脸识别技术作为生物识别领域的关键技术之一，正逐渐融入人们生活的方方面面，发挥着愈发重要的作用。其广泛应用于安防监控、门禁系统、金融支付、社交媒体、公共交通等多个领域，极大地提升了安全性、便捷性与智能化水平。在安防监控中，人脸识别技术能够实时监测人员出入情况，对可疑人员进行预警，有效预防犯罪活动的发生；金融领域，它被用于身份认证和支付环节，为用户提供了更加安全、便捷的服务体验；社交媒体平台利用人脸识别技术实现自动人脸识别和标签功能，增强了用户互动性。
传统的人脸识别方法在面对
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基于稀疏表达的人脸识别算法研究的开题报告.docx
基于稀疏表达的人脸识别算法研究的开题报告
一、研究背景和意义
人脸识别技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用，如安全门禁、视频监控、金融服务等。传统的人脸识别算法主要基于特征提取和分类器设计，而近年来基于稀疏表达的人脸识别算法逐渐受到研究者的关注，因其具有更好的鲁棒性和可靠性。稀疏表达是一种用尽可能少的基向量线性组合表示目标向量的方法，它能够处理不同尺度、不同角度和光照变化等复杂情况下的人脸图像，因而具有出色的性能。
本课题旨在研究基于稀疏表达的人脸识别算法，探究其基本原理、优化方法和具体应用，为该领域的深入发展提供有益的理论与应用支持。
二、研究内容
1. 稀疏表达算法基本原
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基于稀疏表示的代价敏感性人脸识别算法研究-模式识别与智能系统专业论文.docx
南 京 邮 电 大 学
硕士学位论文摘要
学科、专业 ： 模式识别与智能系统 研 究 方 向： 生物特征识别
作 者： 满 江 月 指 导 教 师： 荆 晓 远
题 目： 基于稀疏表示的代价敏感性人脸识别算法研究 英 文 题 目： Cost-Sensitive Learning Based on Sparse
Representation for Face Recognition
主 题 词： 代价敏感性学习，稀疏表示，代价敏感性分类器，
特征提取，人脸识别
Keywords
：
Cost-Sensitive learning, Sparse representation,
Cost-Sen
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基于稀疏表示的代价敏感性人脸识别算法研究模式识别与智能系统专业论文.docx
南京邮电大学硕士研究生学位论文ABS
南京邮电大学硕士研究生学位论文
ABSTRACT
ABSTRACT
As one of the most popular research topics, sparse representation technique has been successfully employed to solve face recognition task. Though current sparse representation based methods prove to achieve high classification accuracy, they impli
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基于深度学习的人脸识别算法研究应用.docx
基于深度学习的人脸识别算法研究应用
一、引言
随着人工智能技术的快速发展，深度学习算法在各个领域得到了广泛的应用。其中，人脸识别技术因其重要性和广泛应用场景而备受关注。本文将探讨基于深度学习的人脸识别算法的研究现状、应用领域以及未来发展趋势。
二、深度学习与人脸识别的基本原理
深度学习是一种机器学习方法，通过模拟人脑神经网络的工作原理，实现对复杂模式的识别和学习。人脸识别是利用计算机视觉和生物特征识别技术，对输入的人脸图像或视频序列进行检测和识别，从而实现对人的身份进行确认或验证。
在人脸识别中，深度学习主要通过构建多层神经网络来提取人脸特征。这些特征包括面部轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等部位的形状
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基于自监督对比学习的人脸识别算法研究.docx
基于自监督对比学习的人脸识别算法研究
一、引言
随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术已成为现代社会中不可或缺的一部分。然而，传统的监督学习方法在人脸识别领域面临着诸多挑战，如数据标注成本高、隐私保护问题等。因此，研究一种无需大量标注数据即可实现高效人脸识别的算法显得尤为重要。近年来，自监督对比学习在计算机视觉领域取得了显著的成果，本文将探讨基于自监督对比学习的人脸识别算法的研究。
二、自监督对比学习概述
自监督对比学习是一种无监督学习方法，通过设计预训练任务来学习数据的表示。在预训练阶段，模型通过对比正样本对之间的相似性和负样本对之间的差异性来学习数据的特征表示。在人脸识别任务中，自监督对
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基于深度学习的人脸识别算法研究.docx
基于深度学习的人脸识别算法研究
ResearchonFaceRecognitionAlgorithmsBasedonDeepLearning
摘要
人脸识别是目前物体检测方向上最全面的问题之一。人脸识别在安全、人机交互、智能手机、社交网络、娱乐等方面具有巨大的应用价值，是人脸识别算法的第一步。人脸检测是深度学习和机器学习的重要应用之一。基于深度学习的人脸检测系统已成为大多数机器学习爱好者的研究热点，受到了广泛的关注。本文将利用MTCNN网络结构完成人脸识别。
MTCNN是目前最具代表性和最成功的目标检测网络结构之一，越来越关注各种目标检测。在C
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基于深度学习的遮挡人脸识别算法研究.pdf
哈尔滨理工大学工学硕士学位论文
基于深度学习的遮挡人脸识别算法研究
摘要
在现实场景中，人脸遮挡由多种原因造成，严重影响人脸识别的准确率。
遮挡妨碍了面部关键特征的完整提取，导致识别效果降低，特别是在依赖人脸
识别技术的场合中尤为不便。此外，遮挡还会导致特征信息的损失，干扰识别
算法对面部特征的正确获取和匹配。本文针对遮挡人脸的识别问题，有以下几
个方面的工作：
当人脸因遮挡造成特征损失时，未被遮挡区域的特征对于后续的识别就显
得尤为重要。针对这一问题，本文首先对遮挡的人脸图像进行特征提取，并根
据提取的人脸关键点特征进行拓扑结构图绘制。然后提出一种基于图卷积网络
（GraphConvolut
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基于机器学习的人脸识别算法.docx
基于机器学习的人脸识别算法
摘 要
人脸识别是一种识别或验证个人身份的方法。传统的人脸识别技术依赖人的经验来提取面部浅层特征，由于大数据普适性不强，其识别性能低下。相对于传统的人脸方法，深度学习可以通过学习一种深层非线性网络结构，实现函数逼近，提取人脸深层特征。
本文基于卷积神经网络，研究卷积网络深度以及不同卷积层对人脸本质特征的抽取能力及模型的识别率。因此，本文中提出了“叠层训练”和“轮巡丢弃卷积层”的实验方法。以稠密卷积网络（DenseNets）为基本网络结构，通过设置不同数目的Dense block来构建不同深度的模型。实验表明，由于稠密卷积网络本身结构有助于解决梯度消失问题，网络越