| 基于低秩矩阵恢复与协同表征的人脸识别算法 |
| |
| 作者姓名： | 何林知 赵建民 朱信忠 吴建斌 杨凡 郑忠龙 |
| |
| 作者单位： | 浙江师范大学 数理与信息工程学院, 浙江 金华 321004 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61272468,61170109);浙江省自然科学基金资助项目(LY14F030008,LY13F020015) |
| |
| 摘 要： | 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。
|
| 关 键 词： | 低秩 稀疏 人脸识别 协同表征 误差矩阵 |
| 收稿时间： | 2014-10-11 |
| 修稿时间： | 2014-12-03 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《计算机应用》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《计算机应用》下载全文 |
|
