基于低秩子空间恢复的联合稀疏表示人脸识别算法

• 作者: 李静 胡正平
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 稀疏表示 联合稀疏 低秩子空间恢复
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 987-991
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5310字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2013.05.024

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡正平	燕山大学信息科学与工程学院	160	1215	17.0	28.0
2	李静	燕山大学信息科学与工程学院	72	324	9.0	16.0