基于非凸低秩分解判别的叠加线性稀疏人脸识别
目的 针对因采集的人脸图像样本受到污染而严重干扰人脸识别及训练样本较少(小样本)时会由于错误的稀疏系数导致性能急剧下降从而影响人脸识别的问题,提出了一种基于判别性非凸低秩矩阵分解的叠加线性稀疏表示算法.方法 首先由γ范数取代传统核范数,克服了传统低秩矩阵分解方法求解核范数时因矩阵奇异值倍数缩放导致的识别误差问题;然后引入结构不相干判别项,以增加不同类低秩字典间的非相干性,达到抑制类内变化和去除类间相关性的目的;最后利用叠加线性稀疏表示方法完成分类.结果 所提算法在AR人脸库中的识别率达到了98.67±0.57％,高于SRC(sparse representation-based classification)、ESRC(extended SRC)、RPCA(robust principal component analysis)+SRC、LRSI (low rank matrix decomposition with structural incoherence)、SLRC(superposed linear representation based classification)-l1等算法;同时,遮挡实验表明,算法对遮挡图像具有更好的鲁棒性,在不同遮挡比例下,相比其他算法均有更高的识别率.在CMU PIE人脸库中,对无遮挡图像添加0、10％、20％、30％、40％的椒盐噪声,算法识别率分别达到90.1％、85.5％、77.8％、65.3％和46.1％,均高于其他算法.结论 不同人脸库、不同比例遮挡和噪声的实验结果表明,所提算法针对人脸遮挡、表情和光照等噪声因素依然保持较高的识别率,鲁棒性更好.
人脸识别、非凸低秩矩阵分解、结构不相干、叠加线性稀疏表示(SLRC)、字典学习、主成分分析(PCA)
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目60802047,60702018;浙江省科技计划重点项目2008C21092
2019-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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