基于低秩表示中稀疏误差的可变光照和局部遮挡人脸识别

可变光照和有遮挡人脸识别是人脸识别问题中的一个难点。受到鲁棒主成分分析法(RPCA)和稀疏表示分类法(SRC)的启发,提出一种基于低秩表示(LRR)中稀疏误差图像的可变光照有遮挡人脸识别算法。在训练阶段,利用LRR计算每类人脸低秩数据矩阵,在此基础上求解每类人脸图像低秩映射矩阵,通过各类低秩映射矩阵将未知人脸图像投影得到每类下的低秩数据矩阵和稀疏误差矩阵,为了有效提取稀疏误差图像中的鉴别信息,分别对稀疏误差图像进行边缘检测和平滑度分析,设计了基于两者加权和的类别判据。在Extended Yale B和AR两个数据库上进行了详细的实验分析,实验结果与其它算法相比较有明显提高,证实了所提算法的有效性和鲁棒性。     

基于结构化低秩表示和低秩投影的人脸识别算法

在实际的人脸识别中,给定的训练图像往往存在遮挡和噪声,导致稀疏表示分类（SRC）算法的性能下降。针对上述问题,提出一种基于结构化低秩表示（SLR）和低秩投影的人脸识别方法--SLR_LRP。首先通过SLR对原始训练样本进行低秩分解得到干净的训练样本,根据原始训练样本和恢复得到的干净训练样本得到一个低秩投影矩阵;然后将测试样本投影到该低秩投影矩阵;最后使用SRC对恢复后的测试样本进行分类。在AR人脸库和Extended Yale B人脸库上的实验结果表明,SLR_LRP可以有效处理样本中存在的遮挡和像素破坏。     

基于低秩约束的稀疏主题模型

传统潜在语义分析模型所得到的主题空间映射矩阵往往比较稠密,不仅存储代价比较高,而且各个主题含义不明确。针对该问题,提出一种新的稀疏主题模型,该模型通过对映射矩阵施加稀疏性约束,使得每个主题只与少数词项关联,来增加主题的可解释性;同时,通过对编码系数矩阵施加低秩约束,使得数据在主题空间中呈现出更好的聚类特性。实验结果表明,基于该模型得到的主题空间更有利于分类,映射矩阵的存储代价更低。     

基于鉴别性低秩表示及字典学习的鲁棒人脸识别算法

针对人脸识别中的图像存在噪声等情况,提出基于鉴别性低秩表示及字典学习的算法。使用鉴别性低秩子空间恢复算法(discriminative low-rank representation, DLRR)获得类别间尽可能独立且干净的训练样本,然后通过引入基于Fisher准则的字典学习(Fisher Discrimination Dictionary Learning, FDDL)方法得到结构化字典,其子字典对对应的类有较好的表示能力,约束编码系数具有较小类内散列度和较大类间散列度。最后对测试样本稀疏线性表示时正确类别的样本贡献更大。在标准人脸数据库上的实验结果表明该算法有较好性能。     

基于低秩稀疏图的结构保持投影算法

在图嵌入理论框架下,能够较好地揭示数据本质特性的图在一些维数约简方法中起到关键性的作用。基于稀疏表示和低秩表示方法,构建了一种低秩稀疏图,能够同时揭示数据的局部结构信息和全局结构信息。然后,利用图嵌入理论方法使这些特性在线性投影的过程中得以保持不变,从而学习出高维数据有效的低维嵌入。在标准的人脸和手写数字数据集(ORL,Yale,PIE,MNIST)上进行实验,同传统的图嵌入方法比较,结果表明了算法的有效性。     

基于分块稀疏表示的部分遮挡人脸识别

人脸识别利用已有的人脸数据库对给定的人脸图像进行识别,不同光照、不同姿态、部分遮挡情况下的识别问题是其中的热门研究课题。笔者针对人脸图像中的部分遮挡问题,通过AR人脸库对处理过的人脸图像采用分块稀疏表示的方法,在不同训练样本下进行多次实验。实验结果表明,分块稀疏表示对部分遮挡人脸的识别率有较大提升。     

一种基于低秩恢复稀疏表示分类器的人脸识别方法

针对基于稀疏表示分类器(Sparse Representation-based Classification,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(Low Rank Recovery Sparse Representation-based Classification,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CMU PIE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。     

基于低秩稀疏评分的非监督特征选择

在处理高维数据过程中,特征选择是一个非常重要的数据降维步骤。低秩表示模型具有揭示数据全局结构信息的能力和一定的鉴别能力。稀疏表示模型能够利用较少的连接关系揭示数据的本质结构信息。在低秩表示模型的基础上引入稀疏约束项,构建一种低秩稀疏表示模型学习数据间的低秩稀疏相似度矩阵;基于该矩阵提出一种低秩稀疏评分机制用于非监督特征选择。在不同数据库上将选择后的特征进行聚类和分类实验,同传统特征选择算法进行比较。实验结果表明了低秩特征选择算法的有效性。     

一种新的低秩分块稀疏表示的人脸识别算法

针对 人脸图像中表情变化、遮挡、光照的问题,本文提出了一种新颖的基于低秩分块稀疏表示的 人脸识别算法。该算法采用了一种新的结构不相关的低秩矩阵恢复方法,同时采用离散余弦 变换方法联合处理人脸图像中遮挡、掩饰和光照的问题,对处理过的图片采用一种独特的重 叠分块方法,利用冗余信息有效地提高了算法的识别率。在分类阶段,利用Alignment pool ing的方法,有效地提高了识别速度。该算法在标准人脸数据库上进行了多次实验,实验结 果表明：与现有人脸识别算法相比,算法的识别准确率和计算效率都得到了一致提高。     

基于低秩子空间投影和Gabor特征的稀疏表示人脸识别算法

目前的人脸识别算法常常忽视训练过程中噪声的影响,特别是在训练数据和待测数据都受到噪声污染的情况下,识别性能会明显下降。针对含有光照变化、伪装、遮挡及表情变化等较大噪声的人脸识别问题,提出了一种基于低秩子空间投影和Gabor特征的稀疏表示人脸识别算法。该算法首先通过低秩矩阵恢复算法得到训练样本的潜在低秩结构和稀疏误差结构;然后利用主成分分析法找到低秩结构的Gabor特征所在低秩子空间的变换矩阵;再通过变换矩阵将所有样本的Gabor特征向量投影到低秩子空间上,在该低秩子空间上使用稀疏表示分类算法进行最终的分类识别。在Extend Yale B和AR数据库上的实验表明,新算法具有较高的识别率和较强的抗干扰能力。     

基于判别低秩矩阵恢复和协同表示的遮挡人脸识别

针对训练样本和测试样本均受到严重的噪声污染的人脸识别问题,传统的子空间学习方法和经典的基于稀疏表示的分类(SRC)方法的识别性能都将急剧下降。另外,基于稀疏表示的方法也存在算法复杂度较高的问题。为了在一定程度上缓解上述问题,提出一种基于判别低秩矩阵恢复和协同表示的遮挡人脸识别方法。首先,低秩矩阵恢复可以有效地从被污损的训练样本中恢复出干净的、具备低秩结构的训练样本,而结构非相关性约束的引入可以有效提高恢复数据的鉴别能力。然后,通过学习原始污损数据与恢复出的低秩数据之间的低秩投影矩阵,将受污损的测试样本投影到相应的低维子空间,以修正污损测试样本。最后,利用协同表示的分类方法(CRC)对修正后的测试样本进行分类,获取最终的识别结果。在Extended Yale B和AR数据库上的实验结果表明,本文方法对遮挡人脸识别具有更好的识别性能。     

结构化加权稀疏低秩恢复算法在人脸识别中的应用

针对训练样本或测试样本存在污损的情况，提出一种结构化加权稀疏低秩恢复算法（structured and weighted-sparse low rank representation，SWLRR）。SWLRR对低秩表示进行加权稀疏约束和结构化约束，使得低秩表示系数更加趋近于块对角结构，进而可获得具有判别性的低秩表示。SWLRR将训练样本恢复成干净训练样本后，再根据原始训练样本和恢复后的训练样本学习到低秩投影矩阵，把测试样本投影到相应的低秩子空间，即可有效地去除测试样本中的污损部分。在几个人脸数据库上的实验结果验证了SWLRR在不同情况下的有效性和鲁棒性。     

基于稀疏低秩描述的图像检索方法

使用颜色、形状、纹理等特征的基于内容的图像检索技术,将图像看作向量空间中的点,通过计算两点之间的某种距离来衡量图像间的相似度,然而在提取图像特征时相同类型的图像会出现不一致的特征,极大地影响了检索算法的准确率。针对该问题,提出一种稀疏低秩描述的多特征图像检索方法。通过对图像集的稀疏低秩描述,保持了相同类别特征的全局结构,同时也降低了对于局部噪声的敏感度,增强了检索算法的鲁棒性。在Corel图像集上的检索实验结果表明,该方法较已有的基于内容的图像检索方法有更好的检索效果。     

稀疏约束下快速低秩共享的字典学习方法及其人脸识别

字典学习是重要的特征表示方法之一,在人脸识别等方面有广泛的应用,特别适合解决姿态变化下的人脸识别问题,因而倍受研究者的关注.为有效增强字典的判别能力,研究者结合领域知识和抗噪等策略提出大量的字典学习模型,其中包括最近提出的同时进行降维和字典学习的方法,但这些方法侧重考虑样本中特定类的信息,未能有效考虑训练样本间的共享信息.因此,提出了一种稀疏约束下快速低秩共享的字典学习方法.该方法采用降维和字典联合进行学习的方式,并嵌入Fisher判别准则获得特定类字典和编码系数,同时施加低秩约束获得低秩共享字典,以此增强字典和编码系数的判别能力.此外,运用Cayley变换保护投影矩阵的正交性来获得紧凑的特征集合.在AR,Extended Yale B,CMU PIE和FERET四个数据集上的人脸识别实验验证所提方法的优越性.实验结果表明所提方法在表情变化下的人脸识别具有很强的鲁棒性,并对光照起到了抑制作用,尤其适合解决光照、表情变化下的小样本问题.     

基于空间约束低秩图的人脸识别

低秩表示能够很好地揭示隐藏在数据中的全局结构信息并且对噪声具有很强的鲁棒性。基于图嵌入维数约简理论框架,提出了一种人脸识别算法,其利用低秩表示模型构建数据低秩图。此外,在低秩模型中引入数据空间约束项,构建一种具有空间约束的低秩图以提高识别效果。在ORL和PIE标准人脸数据库上进行实验,同传统的识别算法相比,结果显示所提出的算法在识别率和对噪声的鲁棒性上具有更好的表现。     

二次联合稀疏表示和低秩近似的浅浮雕优化

目的 针对低质量浅浮雕表面的噪声现象,提出一种二次联合局部自适应稀疏表示和非局部低秩矩阵近似的浅浮雕优化算法。方法 本文方法分两个阶段。第1阶段,将浅浮雕灰度图划分成大小相同的数据块,提取边界块并进行去噪,分别对数据块进行稀疏表示和低秩近似处理。一方面,通过字典学习获得过完备字典和稀疏编码;另一方面,利用K均值聚类算法（K-means）将事先构建的外部字典库划分成k类,从k个簇中心匹配每个数据块的相似块并组成相似矩阵,依次进行低秩近似和特征增强处理。最后通过最小二乘法求解,重建并聚合新建数据块以得到新的高度场。第2阶段与第1阶段的结构相似,主要区别在于改用重建高度场的非局部自身相似性来实现块匹配。结果 在不同图像压缩率下（70%,50%,30%）,对比本文方法与BM3D（block-matching and 3D filtering）、WNNM（weighted nuclear norm minimization）、STROLLR（sparsifying transform learning and low-rank）、TWSC（trilateral weighted sparse coding）4个平滑降噪方法的浅浮雕重建结果,发现BM3D和STROLLR方法的特征保持虽好,但平滑效果较差,WNNM方法出现模型破损现象,TWSC方法的平滑效果比BM3D和STROLLR方法更好,但特征也同时被光顺化。阴影恢复形状法（shape from shading,SFS）是一种基于图像的3D建模法,但是其重建结果比较粗糙。相比之下,本文方法生成的浅浮雕模型更加清晰直观,在浅浮雕的特征增强和平滑去噪方面都展现出更好的性能。结论 本文综合数据块的局部稀疏性和数据块之间的非局部相似性对粗糙的浅浮雕模型进行二次高度场重建。本文方法有效改善了现有浅浮雕模型的质量,提高了模型的整体视觉效果,为浅浮雕的优化提供了新方法。     

隐式低秩稀疏表示的多视角子空间聚类

针对多视角子空间聚类问题,提出基于隐式低秩稀疏表示的多视角子空间聚类算法(LLSMSC).算法构建多个视角共享的隐式结构,挖掘多视角之间的互补性信息.通过对隐式子空间的表示施加低秩约束和稀疏约束,捕获数据的局部结构和稀疏结构,使聚类结果更准确.同时,使用基于增广拉格朗日乘子交替方向最小化算法高效求解优化问题.在6个不同数据集上的实验验证LLSMSC的有效性和优越性.     

基于稀疏表示的遮挡人脸表情识别方法

用基于稀疏表示的分类方法识别遮挡人脸表情时,遮挡字典不具有冗余度且身份特征易干扰表情分类.针对此问题,文中提出一种基于稀疏表示的遮挡人脸表情识别方法.该方法首先通过对图像多级分块得到具有冗余度的遮挡字典,然后通过稀疏分解求出待测图像的稀疏表示系数,最后在待测图像所在的子空间内实现表情类别判断.该方法使待测图像的分解系数变得更稀疏,同时避免身份特征对表情分类的干扰.在Cohn-Kanade和JAFFE人脸库上的遮挡表情识别实验表明,该方法对遮挡人脸的表情识别具有较强的鲁棒性.     

基于低秩稀疏分解与协作表示的图像分类算法

目前,大部分图像分类算法为了获取较高的性能均需要充分的训练学习过程,然而在实际应用中,往往存在训练样本不足及过拟合等问题。为了避免上述问题出现,在朴素贝叶斯最近邻分类算法的原理框架下,基于非负稀疏编码、低秩稀疏分解以及协作表示提出一种非参数学习的图像分类算法。首先,基于非负稀疏编码和最大值汇聚操作表示图像信息,并构建具有低秩性质的同类训练图像集的局部特征矩阵;其次,采用低秩稀疏分解结合别类标签信息构建两类视觉词典以充分利用同类图像的相关性和差异性;最后基于协作表示表征测试图像并进行分类决策,实验结果验证了所提算法的有效性。