基于低秩子空间恢复的联合稀疏表示人脸识别算法

被引：45

作者：

胡正平

李静

机构：

[1] 燕山大学信息科学与工程学院

来源：

电子学报 | 2013年 / 41卷 / 05期

关键词：

人脸识别; 稀疏表示; 联合稀疏; 低秩子空间恢复;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对阴影、反光及遮挡等原因破坏图像低秩结构这一问题,提出基于低秩子空间恢复的联合稀疏表示识别算法.首先将每个个体的所有训练样本图像看作矩阵D,将矩阵D分解为低秩矩阵A和稀疏误差矩阵E,其中A表示某类个体的‘干净’人脸,严格遵循子空间结构,E表示由阴影、反光、遮挡等引起的误差项,这些误差项破坏了人脸图像的低秩结构.然后用低秩矩阵A和误差矩阵E构造训练字典,将测试样本表示为低秩矩阵A和误差矩阵E的联合稀疏线性组合,利用这两部分的稀疏逼近计算残差,进行分类判别.实验证明该稀疏表示识别算法有效,识别精度得到了有效提高.

引用

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