低秩投影与稀疏表示结合的人脸识别算法研究

"基于低秩投影与稀疏表示的人脸识别算法" 人脸识别是生物特征识别技术中的一个重要领域，因其无接触、唯一性高、自然直观和交互性强的特点，被广泛应用于安全监控、身份验证等多个场景。然而，当训练和测试图像受到噪声、光照变化或遮挡等污损时，人脸识别的准确性和可靠性会显著降低。为解决这个问题，本文提出了一种融合低秩投影和稀疏表示的新方法来提高人脸识别的性能。 首先，算法采用了鲁棒主成分分析（RPCA）来处理训练样本。RPCA是一种能够分解数据矩阵为低秩部分和稀疏部分的方法，旨在去除噪声和异常值，保留数据的主要结构。在人脸识别中，低秩部分通常代表人脸的基本结构信息，而稀疏部分则包含噪声和其他不规则因素。 接下来，基于训练样本的低秩部分，构建了低秩投影矩阵。这个矩阵可以用于恢复存在污损的测试图像，通过将测试图像投影到低秩空间，可以有效地去除或减少图像中的噪声和异常，从而改善图像质量。 最后，采用稀疏表示分类（SRC）对恢复后的测试图像进行分类。SRC理论认为，一个样本可以通过训练集中的其他样本的线性组合来表示，并且这种表示应该是稀疏的，即只有少数几个系数是非零的。通过寻找最接近的稀疏表示，可以实现对测试样本的有效分类。 实验在两个公开数据库上进行，结果表明该算法在处理有噪声或遮挡的人脸图像时，识别性能优于传统的SRC和线性回归分类（LRC）方法。这表明，结合低秩投影和稀疏表示可以增强算法对于图像质量退化情况的鲁棒性，提高了人脸识别的准确率。 此外，本文提到的算法得到了国家自然科学基金和镇江市科技支撑计划的支持，进一步证实了其在学术和应用领域的价值。第一作者蔡晓云的研究工作强调了这种方法在处理现实世界中复杂和不可控的人脸识别挑战时的有效性。 基于低秩投影与稀疏表示的人脸识别算法提供了一种新的思路，它能够克服噪声和遮挡带来的影响，提升人脸识别系统的性能，对于未来的人脸识别技术发展具有重要的研究意义。