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基于低秩矩阵恢复的群稀疏表示人脸识别方法
被引量：
5
1
作者
胡静
陶洋
+3 位作者
郭坦
孙雨浩
胡昊
王进
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第12期3588-3593,共6页
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...
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。
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关键词
人脸识别
群稀疏
低
秩
恢复
低秩映射矩阵
重构残差
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题名
基于低秩矩阵恢复的群稀疏表示人脸识别方法
被引量：
5
1
作者
胡静
陶洋
郭坦
孙雨浩
胡昊
王进
机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第12期3588-3593,共6页
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)
文摘
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。
关键词
人脸识别
群稀疏
低
秩
恢复
低秩映射矩阵
重构残差
Keywords
face recognition
group sparse
low rank recovery
low rank mapping matrix
reconstruction residual
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于低秩矩阵恢复的群稀疏表示人脸识别方法
胡静
陶洋
郭坦
孙雨浩
胡昊
王进
《计算机工程与设计》
北大核心
2019
5
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