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。     

多矩阵低秩分解的鲁棒特征提取

由于传统的人脸识别算法效果容易受制于光照、表情、遮挡以及稀疏大噪声等外界因素的影响,如何有效提取数据特征、进一步提升算法的鲁棒性,是传统人脸识别方法发展的关键所在.本文将多矩阵低秩分解应用在人脸特征提取中,充分利用多张人脸之间的结构相似性,探索人脸图像集的低秩子空间,进而结合低秩矩阵恢复模型来提取测试样本的低秩特征.最...     

低秩矩阵恢复算法综述

将鲁棒主成分分析、矩阵补全和低秩表示统称为低秩矩阵恢复,并对近年来出现的低秩矩阵恢复算法进行了简要的综述。讨论了鲁棒主成分分析的各种优化模型及相应的迭代算法,分析了矩阵补全问题及求解它的不精确增广拉格朗日乘子算法,介绍了低秩表示的优化模型及求解算法。最后指出了有待进一步研究的问题。     

加权低秩矩阵恢复的混合噪声图像去噪

传统的基于低秩矩阵恢复的图像去噪算法只对低秩部分进行约束,当高斯噪声过大时,会导致去噪不充分或细节严重丢失。针对此问题,提出了一种新的鲁棒的图像去噪模型。该模型在原有的低秩矩阵核范数约束的基础上引入高斯噪声约束项,此外为了提高低秩矩阵的低秩性和稀疏矩阵的稀疏性,引入了加权的方法。为了考察方法的去噪能力,选取了不同参数类型的混合噪声图像进行仿真,并结合峰值信噪比、结构相似度评价标准与传统的基于低秩矩阵恢复的图像去噪算法进行对比。实验结果表明,加权低秩矩阵恢复的混合噪声图像去噪算法能增加低秩矩阵的低秩性和稀疏矩阵的稀疏性,在保证去噪效果的同时,保留了图像的细节信息,具有更佳的视觉效果,同时,客观评价指标均有所提高。     

基于低秩矩阵恢复与协同表征的人脸识别算法

针对人脸图像不完备的问题和人脸图像在不同视角、光照和噪声下所造成训练样本污损的问题,提出了一种快速的人脸识别算法--RPCA_CRC。首先,将人脸训练样本对应的矩阵D₀分解为类间低秩矩阵D和稀疏误差矩阵E;其次,以低秩矩阵D为基础,得到测试样本的协同表征;最后,通过重构误差进行分类。相对于基于稀疏表征的分类(SRC)方法,所提算法运行速度平均提高25倍;且在训练样本数不完备的情况下,识别率平均提升30%。实验证明该算法快速有效,识别率高。     

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。     

基于低秩矩阵恢复的目标快速检测方法研究

为了实现快速运动目标检测,利用低秩矩阵恢复原理进行视频前景检测,主要针对低秩矩阵恢复算法存在的耗费大部分运算时间且运算较为复杂的奇异值分解问题,应用统一计算结构装置(CUDA)第三方库实现加速计算奇异值分解的低秩矩阵恢复算法优化,得到快速且高效的前景检测方法。基于开源视频序列实验,与原有的低秩矩阵恢复算法进行各项参数的比较,其中加速倍数达一倍以上。实验结果证明,经过优化的算法运算时间变短,具有更高效率。     

从压缩传感到低秩矩阵恢复: 理论与应用

综述了压缩传感、矩阵秩最小化和低秩矩阵恢复等方面的基础理论及典型应用. 基于凸优化的压缩传感及由其衍生的矩阵秩最小化和低秩矩阵恢复是近年来的研究热点,在信号处理、 推荐系统、高维数据分析、图像处理、计算机视觉等很多研究领域具有重要和成功的应用. 在这些实际的应用中,往往涉及到对高维数据的分析与处理,需要充分和合理利用数据中的如稀疏性或其所构成矩阵的低秩性等性质. 尽管在最坏情况下,最小化诸如稀疏性或矩阵秩这样的目标函数是 NP 难的,但是在某些合理的假设条件下,通过优化目标函数的凸松弛替代函数, 采用凸优化的方法,能够精确地给出原问题的最优解. 有很多高效的凸优化算法对之进行求解且适用于大规模问题.本文首先分别综述了压缩传感、 矩阵秩最小化和低秩矩阵恢复的相关基础理论,然后对其在图像处理、计算机视觉和计算摄像学等领域的典型应用予以举例介绍,并展望了相关领域未来的研究工作.     

面向人脸识别的判别低秩字典学习算法

人脸识别是计算机视觉和模式识别领域的一个研究热点,有着十分广泛的应用前景.人脸识别任务在训练样本和测试样本同时包含噪声的情况下存在识别精度不高的问题,为此本文提出一个新的判别低秩字典学习和低秩稀疏表示算法（Discriminative Low-Rank Dictionary Learning for Low-Rank Sparse Representation,DLRD_LRSR）.本文方法在模型中约束每个子字典和稀疏表示低秩避免噪声干扰,并引入了判别重构误差项增强系数的判别性.为验证算法的有效性,本文在3个公开人脸数据集上进行了实验评估,结果表明与现有字典学习算法相比,本文算法能够更好的解决训练样本和测试样本同时存在噪声的人脸识别问题.     

基于低秩表示与矩阵填充的人脸识别方法

基于回归分析的人脸识别方法在处理不完备数据矩阵时,先对矩阵进行填充,再使用人脸识别方法,因此会降低分类性能.为了更有效地执行关于不完备数据的识别,文中将低秩矩阵填充和低秩表示学习整合在同一个模型,提出基于低秩表示和低秩矩阵填充的人脸识别方法.通过最小化表示系数和矩阵秩交替计算样本低秩表示系数矩阵和恢复矩阵缺失项,再使用最近邻分类器实现分类.在一些公开人脸数据集上的实验表明,在训练样本矩阵元素随机缺失时,文中方法可以有效提高识别精度及降低填充误差.     

基于PSO的Fisher准则下小样本最佳鉴别变换

小样本条件下,Fisher准则中类内散布矩阵一般是奇异的,无法直接求解.本文提出利用粒子群优化理论,在无需求类内散布矩阵逆的情况下求解Fisher准则下小样本最佳鉴别变换的方法.讨论了通过粒子群优化算法的位置-速度搜索模型获取最佳鉴别投影向量的方法和步骤.实验对比类内散布矩阵非奇异时,采用计算特征向量方法和本文方法的差异.分析验证小样本条件下类内散布矩阵奇异时,通过本文方法进行最佳鉴别变换的分类效果.实验证实本文算法的有效性.     

基于Fisher准则的多特征融合

阐述了单个特征向量及其鉴别矢量与模式可分性的关系，最佳鉴别矢量使模式关于该特征具有最大的可分性。给出了多特征融合的一种方法，它综合考查了模式对不同的特征、不同的鉴别矢量的可分性，由多个特征经融合产生的新特征吸收了单个特征的对模式分类的优势。手写体汉字的识别试验验证了所给方法的有效性。     

Feature Extraction Method Based on the Generalised Fisher Discriminant Criterion and Facial Recognition

In this paper we view the optimal set of discriminant vectors as a global transform, and consider its separability from a global view point. Based on this idea, the concept of a generalised Fisher discriminant criterion and that of a generalised optimal set of discriminant vectors is introduced. After that, a new algorithm is given to calculate the generalised optimal set of discriminant vectors defined in this paper, which is particularly suited to the case of a small number of samples where the scatter matrix is singular. It is then applied to an experiment on human facial recognition, and the results show that the new algorithm is superior to existing methods in terms of correct classification rate.     

核矩阵列相关低秩近似分解算法

提出一种核矩阵低秩近似分解方法。首先针对传统核矩阵分解列与类别独立的假设,研究列之间的关系,结合类别设计核矩阵的列选取策略。在此基础上,将核矩阵的分解分为两个阶段,与传统分解算法只考虑对角元素占优不同,利用核矩阵列之间以及列与类别之间的关系获取的Cholesky因子进行分解,并将其基向量扩展到整个空间。最后给出近似误差界的期望值。该算法不需要列之间或列与类别独立的假设,将列与类别关联,能提取有判别能力的子矩阵,并避免对核矩阵整体进行特征值分解运算,有效降低计算量。多个数据集的实验和分析验证该算法的合理性和有效性。     

一种基于Fisher鉴别极小准则的特征提取方法

特征提取是模式识别研究领域的一个热点．为了更好地解决人脸识别中的特征提取问题,定义了一种新的基于Fisher鉴别极小准则的特征提取方法,并且提出了类间散布矩阵零空间的概念,解决了先前Fisher线性变换方法中的最终特征维数受类别数的限制．在人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性．     

基于Hough变换和Fisher准则的垄线识别算法

为了提高农业机械自主作业视觉导航的精度,基于田间作物垄行的特点,首先选择作物的绿色为特征提取垄行结构;然后针对Hough变换原理提取垄线存在的问题,根据垄线点空间关系,运用Fisher准则函数进行反压缩处理,并将Fisher准则函数值作为垄线样本点疏密程度和方向势大小的度量,优化了Hough变换识别多垄线的条件,得出了多垄识别统一模型。试验结果表明,作物垄线定位的准确性、适应性均得到提高,而且能够避免较大面积杂草等影响,从而克服了传统Hough变换提取多垄线的不足,对农田机器视觉导航应用具有一定参考价值。     

核函数FISHER鉴别在性别鉴别中的应用

该文在线性FISHER鉴别的基础上,探讨了核函数FISHER鉴别原理;然后将核函数FISHER鉴别用于性别鉴别中,并提出了相应算法;对ORL人脸图像数据库进行实验;详细分析了算法在不同样本分布和不同参数条件下的识别结果;表明了在两类模式识别中核函数FISHER鉴别理论具有良好的识别效果及极佳的推广能力。     

一种基于空间变换的核Fisher鉴别分析

引入空间变换的思相想，提出了一种基于空间变换的核Fisher鉴别分析，与KFDA不同的是，该方法只需在一个较低维的空间内执行，从而较大幅度地降低了求解最优鉴别矢量集的计算量，提高了计算速度，在ORL标准人脸库上的试验结果验证了所提方法的有效性。     

基于局部保持投影的鉴别最大间距准则

提出一种基于流形学习的特征提取方法——鉴别最大间距准则。该方法采用线性投影,保留最优的局部和全局信息数据集。试图找到具有最好鉴别能力的原始信息,使类间离散度最大的同时类内离散尽可能的小。该方法在识别率上比其它方法都有较大提高,通过在YALE和JAFFE人脸库上的实验验证该方法的有效性。