基于稀疏恢复的l1范数凸包分类器在人脸识别中的应用

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1、933卷第1期沈阳航空航天大学学报V01．33No。1呈Q!鱼生至旦!呈竺竺型垡!垒!些呈呈堡垒竺竺!呈皇!!望呈!兰!坚!垒!皇!：!!!!，-+“+“+一+”—·卜”—卜”’。卜-、{．信息科学与工程tk．．+．．+。+。+．．+。+-+-』文章编号：2095—1248(2016)叭一0042—05基于稀疏恢复的Z。范数凸包分类器在人脸识别中的应用刘勇进8，赵敬红6(沈阳航空航天大学a理学院；b计算机学院，沈阳110136)摘要：人脸识别是统计模式识别领域中经典的分类问题，为了提高算法的分类性能，优化技术被广泛应用到人脸识别领域。提出基于稀疏恢复的f

2、。范数凸包分类算法，将原始训练数据集进行低秩恢复，利用恢复出的低秩矩阵和误差矩阵构成新训练集字典建立各类训练样本凸包模型，并在f，范数意义下，计算观测样本与各类凸包模型差值，用所得差值等价观测样本到各类样本凸包的距离，将距离最小的一类视为判别输出类。在ORL(OlivettiResearchLab)标准人脸图像库上进行实验分析，实验证明基于稀疏恢复的，。范数凸包分类算法具有较高的识别效率。关键词：人脸识别；z．范数；凸包；距离中图分类号：0224文献标志码：Adoi：10．3969／j．issn．2095—1248．2016．01．009Applicat

3、ionofllnormconvexhullclassifierbasedonsparserecoverytofacerecognitionLIUYong-jin8，ZHAOJing—hon96(a．CollegeofScience；b．CollegeofComputerScience，ShenyangAerospaceUniversity，Shenyang，110136，China)Abstract：InordertOimprovetheclassificationperformanceofthealgorithms，optimizationtechno

4、logyiswidelyusedinthefieldoffacerecognition．whichiSconsideredasaclassicalclassificationproblemofstatis—ticalpatternrecognition．Inthispaper，anflnormconvexhullclassificationalgorithmbasedonsparserecov。eryisputforward．Lowrankmatrixisrecoveredfromtheoriginaltrainingdata，andthenconvex

5、hullsofdif-ferenttraining—samplemodelsareestablishedinthelightofthenewtrainingsetdictionarycomposedoftherecoveredlowrankmatrixanderrormatrix．Inthesenseoff1norm，thedifferencebetweentestsampleandvariouskindsofconvexhullmodeliScalculated．TheresultsarethenusedtOtestthedistancebetween

6、sam—pleandvariouskindsofconvexhull，andthecategorywithsmallestdistanceisconsideredasdiscriminantoutputclass．TheexperimentalanalysisconductedontheORL(OlivettiResearchLab)faceimagedatabaseshowsthatZ，normconvexhullclassificationalgorithmbasedonsparserecoveryhashigherrecognitioneffici

7、ency．Keywords：facerecognition；11norm；convexhull；distance收稿日期：2015一09—23基金项目：国家自然科学基金面上项目(项目编号：11371255)；辽宁省高等学校优秀科技人才支持计划(项目编号：LR2015047)作者简介：刘勇进(1977一)，男，江西赣州人，教授，主要研究方向：矩阵优化，变分分析与优化，数值计算，E-mail：yjliu@sau．edu．cn。第1期刘勇进，等：基于稀疏恢复的z。范数凸包分类器在人脸识别中的应用43随着优化技术和压缩感知¨o的不断深入研究，模式识别中的人脸分类

8、问题备受关注，为了优化算法的效率，优化技术被应用到人脸的分类中。一般意义上，我们