基于低秩矩阵恢复的群稀疏表示人脸识别方法

作     者：胡静 陶洋 郭坦 孙雨浩 胡昊 王进 HU Jing;TAO Yang;GUO Tan;SUN Yu-hao;HU Hao;WANG Jin

作者机构：重庆邮电大学通信与信息工程学院 

基　　金：重庆市科学与技术委员会基础研究与前沿探索(一般)基金项目(cstc2018jcyjAX0344) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2019年第40卷第12期

页      码：3588-3593页

摘      要：针对训练集和测试集均存在光照、遮挡、噪声污染等情况下的人脸识别问题,提出一种基于低秩矩阵恢复的群稀疏表示人脸识别方法。将人脸图像由空域变换到对数域,通过低秩矩阵恢复算法恢复每子类训练样本,增强恢复数据的鉴别力;学习恢复低秩成分与原始训练数据之间的低秩映射关系矩阵,利用该矩阵将测试样本映射到其潜在的子空间下,移除测试样本中存在的误差;计算恢复的测试样本在恢复的训练集上的群稀疏表示,结合重构残差与类关联系数进行识别。在CMU PIE、Extended Yale B和AR数据库上的实验结果表明,该方法具有较高的识别率和较强的鲁棒性。

主 题 词：人脸识别 群稀疏 低秩恢复 低秩映射矩阵 重构残差 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2019.12.037

馆 藏 号：203830089...