低秩矩阵恢复与群稀疏表示在人脸识别中的应用

"基于低秩矩阵恢复的群稀疏表示人脸识别方法.pdf" 本文主要探讨了一种在光照、遮挡和噪声污染等复杂条件下提高人脸识别准确性和鲁棒性的新方法——基于低秩矩阵恢复的群稀疏表示人脸识别技术。该方法首先将人脸图像从空域转换到对数域，这一变换有助于突出图像中的细节信息，减少光照变化的影响。在对数域中，利用低秩矩阵恢复算法来处理训练样本，以增强恢复数据的分类能力。低秩矩阵恢复假设人脸图像的数据矩阵可以近似为低秩矩阵，因为人脸图像在某种程度上具有结构化和重复的特性。 接下来，研究者学习恢复的低秩成分与原始训练数据之间的映射关系矩阵，这个低秩映射矩阵能够捕获人脸图像的关键特征，并将测试样本映射到对应的潜在子空间，有效地去除测试样本中的噪声和异常因素。在这个过程中，低秩恢复的目的是尽可能保留人脸图像的主要结构信息，同时剔除非本质的随机干扰。 然后，利用该低秩映射矩阵，将测试样本映射到同一子空间，以便进行群稀疏表示。群稀疏表示是一种将多个样本联合考虑的稀疏表示方法，它能够在类别内找到共同的表示，从而提高识别效果。通过计算恢复的测试样本在恢复的训练集上的群稀疏表示，结合重构残差（即原始图像与恢复图像之间的差异）和类关联系数，可以更准确地进行人脸识别。 实验部分在三个广泛使用的公开人脸识别数据库——CMUPIE、ExtendedYaleB和AR数据库上进行了验证，结果显示，所提出的GSR—LRR方法相比传统方法具有更高的识别率和更强的抗干扰能力。这表明该方法在实际应用中具有很大的潜力，特别是在处理具有光照、遮挡和噪声问题的人脸识别任务时。 总结来说，基于低秩矩阵恢复的群稀疏表示人脸识别方法是通过结合低秩矩阵恢复和群稀疏表示的理论，有效处理光照、遮挡等环境因素带来的影响，提高了人脸识别的准确性。这种方法在理论和实践上都为人脸识别领域提供了新的思路和技术支持。