一种基于低秩恢复稀疏表示分类器的人脸识别方法.pdf

《一种基于低秩恢复稀疏表示分类器的人脸识别方法.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第41卷第4期计算机科学Vo1．41No．42014年4月ComputerScienceApr2014一种基于低秩恢复稀疏表示分类器的人脸识别方法杜海顺张旭东侯彦东金勇(河南大学图像处理与模式识别研究所开封475004)摘要针对基于稀疏表示分类器(SparseRepresentation-basedClassification，SRC)的人脸识别方法用单位阵作误差字典不能很好地描述人脸图像噪声和误差以及由于训练样本不足可能造成字典不完备的问题，提出一种基于低秩恢复稀疏表示分类器(LowRankRecoverySparseRepresentation-basedClassification

2、，LRR_SRC)的人脸识别方法。该方法首先采用低秩矩阵恢复(LRR)算法将训练样本矩阵分解为一个低秩逼近矩阵和一个稀疏误差矩阵。然后，由低秩逼近矩阵和误差矩阵组成字典。在此基础上，得到测试样本在该字典下的稀疏表示。更进一步，基于测试样本的稀疏表示系数和字典，对测试样本进行类关联重构，并计算其类关联重构误差。最后，基于类关联重构误差，完成测试样本的分类识别。在YaleB和CMUPIE人脸数据库上的实验结果表明，提出的基于LRR—SRC的人脸识别方法具有较高的识别率。关键词低秩矩阵恢复，稀疏表示，误差字典，人脸识别中图法分类号TP391．4文献标识码AFaceRecognitionMeth

3、odBasedOilLow-rankRecoverySparseRepresentationClassifierDUHai-shunZHANGXu-dongHOUYan-dongJINYong(InstituteofImageProcessingandPattemRecognition，HenanUniversity，Kaifeng475004，China)AbstractAfacerecognitionmethodbasedonlow-rankrecoverysparserepresentationclassifier(LRRSRC)waspro—posedtoovercomethed

4、isadvantagesofthefacerecognitionofsparserepresentation-basedclassification(SRC)，inclu—dingthepoorperformanceoftheunitmatrixastheerrordictionaryintheprogressofdescribingthenoiseanderrorofthefaceimages，andthedictionaryincompletioncausedbytheinsufficiencyofthetrainingsamples．Firstly，inthismethod，tra

5、iningsamplesaredecomposedintoa1owrankapproximationmatrixandasparseerrormatrixusinglow-rankreeov—ery(LRR)algorithm．Andthen，thelow-rankapproximationmatrixandtheerrormatrixcomposeadictionary．Onthebasisofthis，thesparserepresentationofthegiventestsamplecanbeobtainedunderthisdictionary．Further，usingthe

6、sparsecoefficientsassociatedwiththespecialclass，LRRSRCcanapproximatethegiventestsampleandcalculatethe_reconstructionerrorbetweenthegiventestsamplewithitsapproximationassociatedwiththespecialclass．Basedonthereconstructionerrorassociatedwithspecialclass，thegiventestsamplecanbeclassifiedaccurately．E

7、xperimentalresultsonfacedatabaseofYaleBandCMUPIEshowthatfacerecognitionmethodproposedinthispaperhasahigherrecogni—tionrateKeywordsLowrankmatrixrecovery，Sparserepresentation，Errordictionary，Facerecognition而，SRC算法仍存在如下不足