本文選題：回歸擬合 + 復(fù)數(shù)空間��； 參考：《南京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué))》2017年06期

【摘要】：以稀疏表示為代表的回歸分類方法對(duì)于高斯噪聲具有較好的魯棒性,但容易受到訓(xùn)練樣本中離群點(diǎn)數(shù)據(jù)的影響導(dǎo)致欠擬合或過(guò)擬合.通過(guò)探索余弦函數(shù)對(duì)離群數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的周期不敏感特性,使用余弦函數(shù)來(lái)刻畫回歸殘差,并在復(fù)數(shù)域空間進(jìn)行稀疏回歸,提出了三角稀疏回歸分類器(TSRC)模型.考慮到模型的非凸特性,普通的迭代算法難以獲得全局最優(yōu)解.因此,通過(guò)三角函數(shù)演算與核函數(shù)技巧將TSRC轉(zhuǎn)化為一個(gè)凸優(yōu)化問(wèn)題,使用交替方向乘子法(ADMM)對(duì)模型進(jìn)行求解,核函數(shù)的計(jì)算過(guò)程從核空間角度解釋了模型對(duì)離群點(diǎn)魯棒的本質(zhì)原因,通過(guò)歐拉公式能夠完全避開復(fù)數(shù)域的計(jì)算過(guò)程,從而起到加速的作用.在AR,Extend-YaleB及NUST-RF帶有遮擋和光照變化的人臉識(shí)別數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了識(shí)別率與速度的實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了所提出模型的有效性,在Extend-YaleB數(shù)據(jù)集上測(cè)試了所提出方法在不同尺度的訓(xùn)練樣本下的運(yùn)行效率,并與現(xiàn)階段先進(jìn)方法進(jìn)行了對(duì)比.
[Abstract]:The regression classification method, represented by sparse representation, is robust to Gao Si noise, but it is easy to be influenced by outlier data in training samples, resulting in under-fitting or over-fitting. By exploring the periodicity insensitivity of cosine function to outlier data, using cosine function to depict regression residuals and sparse regression in complex domain space, a triangular sparse regression classifier (TSRC) model is proposed. Considering the nonconvexity of the model, it is difficult to obtain the global optimal solution by the common iterative algorithm. Therefore, TSRC is transformed into a convex optimization problem by trigonometric function calculus and kernel function technique, and the model is solved by alternating direction multiplier method (ADMMM). The calculation process of kernel function explains the essential reason that the model is robust to outliers from the point of view of kernel space. Eulerian formula can completely avoid the calculation process of complex field and thus play an accelerating role. Experiments on the recognition rate and speed of the face recognition data set with occlusion and illumination variation in ARN Extend-YaleB and NUST-RF are carried out to verify the effectiveness of the proposed model. The efficiency of the proposed method in different scale training samples is tested on the Extend-YaleB dataset and compared with the advanced methods at present.
【作者單位】： 金陵科技學(xué)院計(jì)算機(jī)工程學(xué)院;南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;東南大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：江蘇省高等學(xué)校自然科學(xué)研究重大資助經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目(17KJA520001) 江蘇省研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(KYCX17_0361)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1947468