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。     

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。     

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。     

基于低秩表示线性保持投影的特征提取算法

为了在特征提取过程中保持数据低秩特性不变,提出了一种基于低秩表示的线性保持投影算法用于维数约简。它能够使降维后的低维空间中的数据依旧较好地保持在原始高维空间中的低秩特性,准确地学习出数据的低维子空间。通过构建两个不同的低秩表示模型来 揭示两种不同结构特性的低秩权重,然后以保持数据的这两个低秩权重关系为目的来求解高维数据的低维空间。 在ORL库和Yale库人脸库上的实验结果证明,该算法比传统的特征提取方法更有效。     

基于低秩表示动态更新投影的在线运动目标检测

视频图像中运动目标检测是机器视觉领域的重要研究内容,旨在将序列图像中的背景和前景进行有效分离。在研究几种典型运动目标检测算法的基础上,提出了一种基于低秩表示动态更新投影的在线运动目标检测算法。采用低秩表示方法对若干连续视频帧进行低秩分解,并将分解所获得的低秩部分对应的左奇异值矩阵的正交补引为投影矩阵;再构建投影模型,拟合出数据的稀疏前景;最后采用视频分段分析法则对投影矩阵进行动态更新,从而保证所分离的背景以及前景的有效性。在Curtain等多个视频数据库上与其他算法进行了对比实验,实验结果表明所提算法具有很好的检测效果,对复杂的运动前景和动态背景的处理表现出很强的鲁棒性。     

基于有效距离的低秩表示

低秩表示(Low-Rank Representation,LRR)在探索数据中的低维子空间结构方面具有良好的效果,近年来引起了人们的广泛关注.然而,传统的LRR方法通常使用欧氏距离来度量样本的相似性,仅考虑相邻样本两两之间的距离信息,对于具有流形结构的数据往往不能反映其固有的几何结构.最近的研究表明,概率激励距离测量(...     

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。     

基于非负稀疏表示的人脸识别

对稀疏表示在人脸识别中的应用进行了研究,提出了人脸识别的非负稀疏表示方法和采样方法.提出了非负稀疏表示的乘性迭代算法,分析了该方法与非负矩阵分解的联系,设计了基于非负稀疏表示的分类算法.在仿射传播算法的基础上,提出了人脸数据集的采样方法,并在人脸图像集上进行了实验.与稀疏表示相比,非负稀疏表示在计算复杂度和鲁棒性上具有优越性;与随机采样方法相比,该采样方法具有较高的识别精度.     

基于低秩投影中稀疏误差矩阵分析的视觉跟踪

单目标跟踪是计算机视觉的重要组成部分,其鲁棒性一直受到目标遮挡、光照变化、目标尺度变化等因素的制约。针对这个问题,提出了基于低秩投影中稀疏误差矩阵分析的视觉跟踪算法。为了克服模板漂移对跟踪的影响,采用目标模板和候选目标的相似性关系动态选择目标模板的更新方式。在粒子滤波的框架下,利用鲁棒主成分分析和低秩投影原理求得候选目标的稀疏误差矩阵,根据稀疏误差矩阵的边缘信息和平滑度信息实现对下一帧目标的观测似然估计。在多个视频序列上的实验表明,算法具有较好的鲁棒性。     

快速稀疏表示分类的人脸识别算法

经典的稀疏表示分类（Sparse Representation for Classification,SRC）算法是一种基于[L1]范数最小化问题,它在很多应用场合都能取得很好的分类效果,是目前备受关注的一类识别算法。然而,传统的SRC算法在求解[L1]范数最小化问题时,往往计算效率比较低。为有效解决这个问题,提出了一种快速有效的分类算法,它利用坐标下降方法来实现SRC算法。该方法既可以显著地提高计算效率,又可取得较好的分类结果。在不同人脸库上的实验表明,所提的算法具有良好的应用前景。     

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。     

SRC最佳鉴别投影及其在人脸识别中的应用

根据稀疏表示分类器的分类准则,提出了一种稀疏表示分类器最佳判别的投影方法。该方法优化两个目标,一是数据集的类间和类内稀疏重构误差,二是数据集中区分度。优化结果使样本投影到低维空间中,确保SRC具有更好的分类性能。在AR和Yale数据库上进行人脸识别实验,并与几种流行的方法进行了比较,结果表明所提出的方法具有良好的有效性和鲁棒性。