基于Gabor特征和支持向量引导字典学习的人脸识别

稀疏编码中的字典学习在稀疏表示的图像识别中扮演着重要的作用。由于Gabor特征对表情、光照和姿态等变化具有一定的鲁棒性,提出一种基于Gabor特征和支持向量引导字典学习（GSVGDL）的稀疏表示人脸识别算法。先提取图像的Gabor特征,然后用增广Gabor特征矩阵来构造初始字典。字典学习模型中综合了重构误差项、判别项和正则化项,判别项公式化定义为所有编码向量对平方距离的加权总和;通过字典学习同时得到字典原子与类别标签相对应的结构化字典和线性分类器。该字典学习方法能够自适应地为不同的编码向量对分配不同的权值,提高了字典的判别性能。实验结果表明该方法具有很好的识别精度和较高的识别效率。     

基于字典学习的稀疏表示限速标志识别方法

限速标志识别是模式识别领域中一个重要的研究课题。目前,利用稀疏表示识别图像是一个流行的方法。为了提高限速标志图像的识别率,通过对在线字典学习(ODL)算法的研究,将在线字典学习算法和稀疏表示的识别方法相结合,提出了一种基于在线字典学习的分类稀疏表示限速标志图像识别算法。将该方法与直接求解稀疏表示的方法和分类求解稀疏表示的方法作对比,实验结果表明：该方法能够取得很好的识别效果,证明了该方法的有效性和可行性。     

基于类别相关近邻子空间的最大似然稀疏表示鲁棒图像识别算法

为了构建一个快速鲁棒的图像识别算法, 提出基于类别相关近邻子空间的最大似然稀疏表示图像识别算法. 考虑到每个测试样本的不同分布特性及训练样本选择的类别代表性原则, 不再将所有训练样本作为稀疏表示的字典, 而是基于距离相近准则选择合适子空间, 从每个类别中选取自适应数量的局部近邻构成新的字典, 在减少训练样本的同时保留了稀疏表示原有的子空间结构. 然后基于最大似然稀疏表示识别方法, 将稀疏表示的保真度表示为余项的最大似然函数, 并将识别问题转化为加权的稀疏优化问题. 在公用人脸与数字识别数据库上的实验证明该算法的合理性, 提高识别速度的同时保证了识别精度和算法的鲁棒性, 特别是对于遮挡与干扰图像具有较好的适应性.     

Gabor特征集结合判别式字典学习的稀疏表示图像识别

稀疏编码中字典的选择无论对图像重建还是模式分类都有重要影响,为此提出Gabor特征集结合判别式字典学习的稀疏表示图像识别算法.考虑到Gabor局部特征对光照、表情和姿态等变化的鲁棒性,首先提取图像对应不同方向、不同尺度的多个Gabor特征;然后将降维的增广Gabor特征矩阵作为初始特征字典,通过对该字典的学习得到字典原子对应类别标签的新结构化字典,新字典中特定类的子字典对相关的类具有好的表示能力,同时应用Fisher判别约束编码系数,使它们具有小的类内散度和大的类间散度;最后同时用具有判别性的重构误差和编码系数来进行模式分类.基于3个数据库的实验结果表明本文方法具有可行性和有效性.     

稀疏性正则化的图像泊松恢复模型及分裂Bregman迭代算法

生物医学、天文等成像系统通常会受到泊松噪声的干扰, 基于图像在过完备字典下的稀疏表示, 在贝叶斯最大后验概率估计框架下, 建立了针对泊松噪声的稀疏性正则化图像恢复凸变分模型, 采用负log的泊松似然函数作为数据保真项, 模型中非光滑的正则项约束图像表示系数的稀疏性, 并附加恢复图像的非负性约束. 进一步, 基于分裂Bregman方法, 提出了求解该模型的多步迭代快速算法, 通过引入辅助变量与Bregman距离, 可将原问题转化为两个简单子问题的迭代求解, 大幅度降低了计算复杂性. 实验结果验证了本文模型与数值算法的有效性.     

基于改进字典学习算法的人脸识别

为了提高基于稀疏表示的人脸识别速度和对图像的噪声、遮挡、损坏的鲁棒性,提出了拓展的稀疏表示模型和D-KSVD(Discrimination K-SVD)的人脸识别算法。在原始的稀疏表示模型中添加了残差向量作为系数修正向量,使得拓展的稀疏表示模型具有更强的鲁棒性。针对字典学习中只包含表示能力没有包含类别信息的问题,在字典学习中添加了稀疏编码和分类器参数约束项,在字典学习的过程中同时更新稀疏编码和分类器参数,使字典中包含很好的表示能力和判别分类能力,用其稀疏编码系数进行人脸识别分类时能获得更好的识别性能。     

基于字典优化的稀疏表示的视频镜头分类

为了克服稀疏表示中冗余字典分类效果不佳的问题,提出了基于字典优化的稀疏表示算法。该算法制定了新的基于稀疏表示的分类判别规则,采用了基于冗余字典内基元类内平均欧式距离最小以及类间平均欧式距离最大的字典优化方法,形成优化字典进行特征稀疏表示。将该算法应用于视频镜头的稀疏表示特征提取与分类,实验结果表明该方法优化后的字典进行视频镜头的特征提取和分类,其识别率得到了明显的提高。     

面向乳腺病理图像分类的非相干字典学习及稀疏表示算法

针对乳腺病理图像分类,提出一种非相干字典学习及其稀疏表示算法.首先针对不同类别的图像,基于在线字典学习算法分别学习各类特定的子字典;其次利用紧框架建立一种非相干字典学习模型,通过交替投影优化字典的相干性、秩与紧框架性,从而有效地约束字典的格拉姆矩阵与参考格拉姆矩阵的距离,获得判别性更强的非相干字典;最后采用子空间旋转方法优化非相干字典的稀疏表示性能.利用乳腺癌数据集BreaKHis进行实验的结果证明,该算法所学习的非相干字典能平衡字典的判别性与稀疏表示性能,在良性肿瘤与恶性肿瘤图像分类上获得了86.0%的分类精度;在良性肿瘤图像中的腺病与纤维腺瘤的分类上获得92.5%的分类精度.     

基于拓展稀疏表示模型和LC-KSVD的人脸识别

为了提高人脸的识别率和识别速度及其识别的鲁棒性,提出了基于拓展稀疏表示模型和LC-KSVD（Label Consist K-SVD）的人脸识别算法。针对字典学习中只包含表示能力没有包含类别信息的问题,在原始的稀疏表示模型中添加了残差向量作为系数修正向量,使得拓展稀疏表示模型具有更强的鲁棒性;在字典学习中添加稀疏编码和分类器参数约束项,通过字典学习同时更新稀疏编码和分类器参数,使字典中包含很好的表示能力和判别分类能力。实验结果表明,基于拓展稀疏表示模型和LC-KSVD的人脸识别具有高识别率和低识别速度,并且有很好的鲁棒性。     

基于扩展字典稀疏表示分类的遥感目标识别

针对遥感图像视觉对比度差、分辨率低及目标含有不同角度旋转的情况,在稀疏表示分类识别的基础上,提出一种基于扩展字典稀疏表示的遥感目标识别方法。首先将训练样本和待测样本进行二进小波变换增强,提取增强图像的SIFT特征构成特征字典,并将原始的训练字典改为训练-特征扩展字典进行稀疏表示,从而使字典更加具有判别能力,提高识别率。同时,分析了SIFT特征经随机投影后对识别率的影响。实验表明,该方法对遥感图像目标识别具有较好的鲁棒性。     

基于稀疏表示的QR码识别

针对QR码图像受污染、破损、遮挡时识别软件无法识别的问题,提出一种基于稀疏表示的QR码识别方法。以40类QR码图像作为研究对象,每类13幅,其中每类随机选取3幅共120幅作为训练样本,余下400幅作为测试样本。所有训练样本组成稀疏表示字典,测试样本为训练样本的稀疏线性组合,表示系数是稀疏的,对每一个测试样本,计算其在字典上的投影,具有最小残差值的类别,即为分类所属类别。最后将提出的方法与QR码识读软件PsQREdit的识别结果做了对比和分析。实验结果表明：提出的方法对于部分受污染、破损、遮挡的图像仍能正确识别,具有很好的鲁棒性,为QR码的识别提供了一种新的有效方案。     

结构化低秩字典学习的人脸识别

目的 现实中采集到的人脸图像通常受到光照、遮挡等环境因素的影响,使得同一类的人脸图像具有不同程度的差异性,不同类的人脸图像又具有不同程度的相似性,这极大地影响了人脸识别的准确性。为了解决上述问题对人脸识别造成的影响,在低秩矩阵恢复理论的基础上提出了具有识别力的结构化低秩字典学习的人脸识别算法。方法 该算法基于训练样本的标签信息将低秩正则化以及结构化稀疏同时引入到学习的具有识别力的字典上。在字典学习过程中,首先利用样本的重建误差约束样本与字典之间的关系;其次将Fisher准则应用到稀疏编码过程中,使其编码系数具有识别能力;由于训练样本中的噪声信息会影响字典的识别力,所以在低秩矩阵恢复理论的基础上将低秩正则化应用到字典学习过程中;接着,在字典学习过程中加入了结构化稀疏使其不丢失结构信息以保证对样本进行最优分类;最后再利用误差重构法对测试样本进行分类识别。结果 本文算法在AR以及ORL人脸数据库上分别进行了实验仿真。在AR人脸数据库中,为了分析样本不同维数对实验结果造成的影响,选取了第一时期拍摄的每人6幅图像,包括1幅围巾遮挡,2幅墨镜遮挡以及3幅脸部表情变化以及光照变化（未被遮挡）的图像作为训练样本,同时选取相同组合的样本图像作为测试样本,无论哪种方法,图像的维度越高识别率越高。对比SRC （sparse representation based on classification）算法与DKSVD （discriminative K-means singular value decomposition）算法的识别率可知,DKSVD算法通过字典学习减缓了训练样本中的不确定因素对识别结果的影响;对比DLRD_SR （discriminative low-rank dictionary learning for sparse representation）算法与FDDL （Fisher discriminative dictionary learning）算法的识别率可知,当图像有遮挡等噪声信息存在时,字典低秩化可以提高至少5.8%的识别率;对比本文算法与DLRD_SR算法可知,在字典学习的过程中加入Fisher准则后识别率显著提高,同时理想稀疏值能保证对样本进行最优的分类。当样本图像的维度达到500维时人脸图像在有围巾、墨镜遮挡的情况下识别率可达到85.2%;其中墨镜和围巾的遮挡程度分别可以看成是人脸图像的20%和40%,为了验证本文算法在不同脸部表情变化、光照改变以及遮挡情况下的有效性,根据训练样本的具体图像组合情况进行实验。无论哪种样本图像组合,本文算法在有遮挡存在的样本识别中具有显著优势。在训练样本只包含脸部表情变化、光照变化以及墨镜遮挡图像的情况下,本文算法的识别率高于其他算法至少2.7%,在训练样本只包含脸部表情变化、光照变化以及围巾遮挡图像的情况下,本文算法的识别率高于其他算法至少3.6%,在训练样本包含脸部表情变化、光照变化、围巾遮挡以及墨镜遮挡图像的情况下,其识别率高于其他算法至少1.9%。在ORL人脸数据库中,人脸图像在无遮挡的情况下识别率达到95.2%,稍低于FDDL算法的识别率;在随机块遮挡程度达到20%时,相比较于SRC算法、DKSVD算法、FDDL算法以及DLRD_SR算法,本文算法的识别率最高;当随机块遮挡程度达到50%时,以上算法的识别率均不高,但本文算法的其识别率仍然最高。结论 本文算法在人脸图像受到遮挡等因素的影响时具有一定的鲁棒性,实验结果表明该算法在人脸识别方面具有可行性。     

基于概率分析的稀疏表示算法及在布料印染检测中的应用

为解决布料印染过程中,由于布料的褶皱或机器的故障而导致走布出现跑偏现象,本文提出了基于概率分析的稀疏表示分类算法(P-SRC),将布料的检测问题转换为稀疏表示的图像分类问题;同时提出了自适应纹理窗口选择算法和自适应样本个数计算方法。先把初始无偏转的图像,通过旋转产生新的图像,再利用所有图像作为训练样本构造过完备字典,对采集到的测试图像,按照本文提出的算法进行稀疏表示并分类识别。根据测试样本所属的类可判断染布机在走布过程中布料是否有偏转以及偏转的角度。实验表明,该算法提高了图像的识别率。     

SAR图像稀疏优化滤波

提出一种基于稀疏优化模型的SAR图像滤波算法。该算法建立在超完备字典稀疏表示基础上,具有较强的数据稀疏性和稳健的建模假设。首先依据SAR图像的结构特征,运用正则化方法建立多目标稀疏优化模型,然后通过冗余字典稀疏优化变换系数,利用冗余字典以及具有点奇异性的小波和线奇异性的剪切波构造超完备字典,最后通过对优化问题的求解,重建SAR图像场景分辨单元的平均强度,实现了SAR图像的滤波。实验结果表明,该算法对SAR图像相干斑噪声具有很好的抑制效果,并且具有增强滤波图像纹理细节特征的优点。     

基于自编码器和稀疏表示的单样本人脸识别

单样本人脸识别因其在现实生活中的广泛应用而成为人脸识别领域的热门话题。单张训练样本条件下训练样本的缺少和复杂的类内人脸表情、光照、遮挡变化给单样本人脸识别研究带来困难。传统的基于稀疏表示的人脸识别方法需要大量的训练样本构成过完备的字典,因而在单样本条件下识别效果明显下滑。针对这一问题,提出一种基于有监督自编码器的带变化人脸样本生成方法,在保留身份信息的同时自动生成带变化的人脸图像用于单样本条件下的字典扩充,一定程度上缓解了单样本条件下的欠采样问题,弥补了训练集和测试集间的人脸变化信息差异,使得传统的稀疏表示方法能够适用于单样本人脸识别问题。在公共数据库上的实验结果不仅证明了该方法的有效性,而且对测试集中不同的人脸变化也展现出了较强的鲁棒性。     

改进稀疏表示算法在人脸识别中的应用

人脸识别的主要难度在于，受到光照变化、表情变化以及遮挡的影响，会使得采集的不同人的人脸图像具有相似性。为有效解决基于稀疏表示的分类算法（Sparse Representation-based Classification，SRC）在人脸训练样本不足时会导致识别率降低和稀疏表示求解效率较低的问题，提出了基于判别性低秩分解与快速稀疏表示分类（Low Rank Recovery Fast Sparse Representation-based Classification，LRR_FSRC）的人脸识别算法。利用低秩分解理论得到低秩恢复字典以及稀疏误差字典，结合低秩分解和结构不相干理论，训练出判别性低秩类字典和稀疏误差字典，并把它们结合作为测试时所用的字典；用坐标下降法来求解稀疏系数以提高了计算效率；根据重构误差实现测试样本的分类。在YALE和ORL数据库上的实验结果表明，提出的基于LRR_FSRC的人脸识别方法具有较高的识别率和计算效率。     

联合判别性低秩类字典与稀疏误差字典学习的人脸识别

目的 由于受到光照变化、表情变化以及遮挡的影响,使得采集的不同人的人脸图像具有相似性,从而给人脸识别带来巨大的挑战,如果每一类人有足够多的训练样本,利用基于稀疏表示的分类算法（SRC）就能够取得很好地识别效果。然而,实际应用中往往无法得到尺寸大以及足够多的人脸图像作为训练样本。为了解决上述问题,根据基于稀疏表示理论,提出了一种基于联合判别性低秩类字典以及稀疏误差字典的人脸识别算法。每一类的低秩字典捕捉这类的判别性特征,稀疏误差字典反映了类变化,比如光照、表情变化。方法 首先利用低秩分解理论得到初始化的低秩字典以及稀疏字典,然后结合低秩分解和结构不相干的理论,训练出判别性低秩类字典和稀疏误差字典,并把它们联合起来作为测试时所用的字典;本文的方法去除了训练样本的噪声,并在此基础上增加了低秩字典之间的不相关性,能够提高的低秩字典的判别性。再运用l₁范数法（同伦法）求得稀疏系数,并根据重构误差进行分类。结果 针对Extended Yale B库和AR库进行了实验。为了减少算法执行时间,对于训练样本利用随机矩阵进行降维。本文算法在Extended Yale B库的504维每类32样本训练的识别结果为96.9%。在无遮挡的540维每类4样本训练的AR库的实验结果为83.3%,1 760维的结果为87.6%。有遮挡的540维每类8样本训练的AR库的结果为94.1%,1 760维的结果为94.8%。实验结果表明,本文算法的结果比SRC、DKSVD（Discriminative K-SVD）、LRSI（Low rank matrix decomposition with structural incoherence）、LRSE+SC（Low rank and sparse error matrix+sparse coding）这4种算法中识别率最高的算法还要好,特别在训练样本比较少的情况下。结论 本文所提出的人脸识别算法具有一定的鲁棒性和有效性,尤其在训练样本较少以及干扰较大的情况下,能够取得很好地识别效果,适合在实际中进行应用。     

基于字典学习的核稀疏表示人脸识别方法

受Metafaces方法的启发,提出一种基于字典学习方法的核稀疏表示方法并成功应用于人脸识别。首先,采用核技术将稀疏表示方法推广到高维空间得到核稀疏表示方法。其次,借鉴Metaface字典学习方法,进行字典学习得到一组核基向量构成核稀疏表示字典。最后,利用学习得到的核字典基重构样本,并根据样本与重构样本之间的残差最小原则对人脸图像进行分类。在AR、ORL和Yale人脸数据库上的实验表明该方法的良好识别性能。