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题名二维非负稀疏偏最小二乘在人脸识别中的应用
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作者
步文斌
杨丹
黄晟
葛永新
张小洪
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机构
重庆大学数学与统计学院
重庆大学软件学院
重庆大学计算机学院
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出处
《土木建筑与环境工程》
CSCD
北大核心
2013年第S2期73-77,110,共6页
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文摘
近几年偏最小二乘算法在人脸识别中得到了广泛的应用,但是其各种改进算法都没有同时利用非负性算法和稀疏性来提高识别率和鲁棒性。为了解决这些问题,结合二维偏最小二乘与非负性思想和稀疏性约束提出二维非负稀疏偏最小二乘(Two-dimensional nonnegative sparse partial least squares,2DNSPLS)算法。其核心思想是在提取人脸特征时加入了非负性约束和稀疏性约束,使得2DNSPLS不仅拥有偏最小二乘算法加入类别信息带来的分类效果,还保留了图像矩阵的内部结构信息,而且还使得到的基矩阵具有非负的局部的可解释性并且具有一定的稀疏性。在Yale和PIE人脸库中的实验表明,该算法从时间上和识别率上均优于人脸识别的主流算法,并且对于遮挡有较好的鲁棒性。
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关键词
二维偏最小二乘
非负性
稀疏性
人脸识别
二维非负稀疏偏最小二乘
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Keywords
two dimension partial least squares(2DPLS)
nonnegative
sparsity
face recognition
two dimension nonnegative sparse partial least squares(2dnspls)
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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