基于结构化局部约束低秩表示的人脸识别

针对传统的基于低秩表示的方法需要重新在字典矩阵上计算测试样本的表示系数,会导致计算复杂度升高,降低训练和测试样本表示系数之间的相关性等问题,提出了一种结构化局部约束低秩表示算法用于人脸识别的方法.在原始低秩表示中引入理想编码系数矩阵正则项,使训练样本的表示系数矩阵具有块对角结构;为保持数据的流形结构,引入局部约束项,使相似样本具有相似的表示系数;使用简单的线性分类器对测试样本进行分类.在AR,Extended Yale B,ORL和LFW这4个标准数据集上进行了试验结果验证.结果表明:该算法可以同时得到训练和测试样本的表示系数,对人脸图像中的遮挡、像素破坏和光照变化等具有鲁棒性.     

基于低秩投影与稀疏表示的人脸识别算法

当训练和测试图像同时受到污损时,人脸识别的性能会急剧下降。为了解决这一问题,提出了一种新的人脸识别算法。首先利用鲁棒主成分分析(robust principal component analysis,RPCA)方法得到训练样本的低秩部分;然后基于原始训练样本及其低秩部分得到低秩投影矩阵,该矩阵可以对存在污损的测试图像进行恢复;最后使用稀疏表示分类(sparse representation based classification,SRC)算法对恢复后的测试图像进行分类。在两个公开数据库上进行实验,实验结果证明了本文算法的有效性,同时识别性能优于SRC及线性回归分类(linear regression classification,LRC)方法,能在一定程度上处理样本数据受到污损的情况。