松弛耦合非负矩阵分解的低分辨率人脸识别算法

• 作者: 王超 裴继红 赵阳
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 低分辨率人脸识别 非负矩阵分解 基矩阵
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 1127-1135
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 5703字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2020.07.011

摘要

针对实际监控场景中经常遇到的人脸图像分辨率较低的问题,本文提出了一种利用松弛耦合非负矩阵分解的低分辨率人脸识别算法(RCNMF).首先,对高低分辨率人脸图像进行非负矩阵分解(NMF),同时使高低分辨率人脸图像的组合系数保持松弛耦合,从而得到含有原图像特征信息的基矩阵.然后,通过低分辨率图像的基矩阵提取训练和测试样本的特征.最后进行识别.实验结果验证了与其他几种基于耦合映射的低分辨率人脸识别方法相比,RCNMF算法的识别性能更好.同时通过实验验证了RCNMF算法的收敛性.