【摘要】：目前的人臉識(shí)別算法常常忽視訓(xùn)練過(guò)程中噪聲的影響,特別是在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和待測(cè)數(shù)據(jù)都受到噪聲污染的情況下,識(shí)別性能會(huì)明顯下降。針對(duì)含有光照變化、偽裝、遮擋及表情變化等較大噪聲的人臉識(shí)別問(wèn)題,提出了一種基于低秩子空間投影和Gabor特征的稀疏表示人臉識(shí)別算法。該算法首先通過(guò)低秩矩陣恢復(fù)算法得到訓(xùn)練樣本的潛在低秩結(jié)構(gòu)和稀疏誤差結(jié)構(gòu);然后利用主成分分析法找到低秩結(jié)構(gòu)的Gabor特征所在低秩子空間的變換矩陣;再通過(guò)變換矩陣將所有樣本的Gabor特征向量投影到低秩子空間上,在該低秩子空間上使用稀疏表示分類算法進(jìn)行最終的分類識(shí)別。在Extend Yale B和AR數(shù)據(jù)庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)表明,新算法具有較高的識(shí)別率和較強(qiáng)的抗干擾能力。
[Abstract]:The current face recognition algorithms often ignore the influence of the noise in the training process, especially when the training data and the data to be tested are polluted by noise, the recognition performance will be significantly reduced. A sparse representation face recognition algorithm based on low-rank subspace projection and Gabor features is proposed for face recognition with large noises such as illumination variation camouflage occlusion and facial expression change. In this algorithm, the potential low rank structure and sparse error structure of the training sample are obtained by the low rank matrix restoration algorithm, and then the transformation matrix of the low rank subspace of the Gabor characteristic of the low rank structure is found by principal component analysis. Then the Gabor eigenvector of all samples is projected to the lower rank subspace by the transformation matrix, and the sparse representation classification algorithm is used for the final classification recognition on the low rank subspace. Experiments on Extend Yale B and AR database show that the new algorithm has high recognition rate and strong anti-jamming ability.
【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61373055) 國(guó)家科技支撐計(jì)劃(2012BAH70F02) 江蘇省產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合創(chuàng)新資金(BY2013015-35)
【分類號(hào)】：TP391.41

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