河南省基础与前沿技术研究计划项目(132300410474)
- 作品数：2 被引量：10H指数：2
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- 发文基金：河南省教育厅科学技术研究重点项目国家自然科学基金河南省基础与前沿技术研究计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于低秩恢复稀疏表示分类器的人脸识别方法被引量：6
- 2014年
- 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。
- 杜海顺张旭东侯彦东金勇
- 关键词：人脸识别
- 图嵌入投影非负矩阵分解图像特征提取方法被引量：4
- 2014年
- 针对投影非负矩阵分解(PNMF)不能揭示数据流形几何结构和判别信息的问题,提出了一种图嵌入投影非负矩阵分解(GEPNMF)特征提取方法。首先分别构建了描述数据流形几何结构和类间分离度的近邻图,然后采用它们的拉普拉斯矩阵设计了一个图嵌入正则项,并将其与PNMF的目标函数融合,以构造GEPNMF的目标函数。在GEPNMF目标函数中引入了图嵌入正则项,使求得的子空间能够在保持数据流形几何结构的同时,类间间距也最大。另外,还在目标函数中引入了一个正交正则项,以确保GEPNMF子空间基向量具有数据局部表示能力。对求解GEPNMF目标函数的累乘更新规则(MUR)进行了详细的推导。在Yale和CMU PIE人脸数据库上的实验结果表明,提出的图嵌入投影非负矩阵分解特征提取方法比PNMF更适用于解决分类问题。
- 王娟杜海顺侯彦东金勇
- 关键词：人脸识别特征提取图嵌入非负矩阵分解
