改进标签一致KSVD字典学习的人脸识别算法

• 作者: 严春满 张昱瑶 张迪
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 标签一致KSVD算法 字典学习 主成分分析
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 291-297
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2022.02.014

摘要

针对噪声污染、光照变化等复杂环境下人脸图像识别问题,提出一种改进标签一致KSVD字典学习的人脸识别算法.该算法通过改变标签一致KSVD算法的字典更新方式,用主成分分析算法分解误差项,用最大特征值对应的特征向量修改字典原子.通过字典学习过程得到原子与类别标签对应的判别性字典.目标函数综合了重建误差、稀疏编码误差和分类误差.最后,在分类阶段利用学习到的字典和分类器参数对测试样本进行分类.在有光照变化的Ex tend Yale B人脸库、表情变化以及遮挡影响的A R人脸库上分别取得了99.01％ 和97.94％ 的平均识别率.同时,在有噪声存在的情况下,该算法具有较好的鲁棒性.