西安邮电大学学报
西安郵電大學學報
서안유전대학학보
Journal of Xi'an University of Posts and Telecommunications
2015年
1期
70-74
,共5页
低秩矩阵分解%协作表示%分类%监督学习%人脸识别
低秩矩陣分解%協作錶示%分類%鑑督學習%人臉識彆
저질구진분해%협작표시%분류%감독학습%인검식별
low rank matrix decomposition%collaborative representation%classification%supervised learning%face recognition
为了降低干扰因素对人脸识别准确率的影响,提出一种基于低秩矩阵分解和协作表示的人脸图像分类算法.针对噪声阴影影响,使用鲁棒主分量分析(RPCA)对人脸数据进行低秩矩阵分解,去除干扰,得到较为干净的人脸图像.通过协作表示分类方法对经RPCA处理后的低秩分量图像进行分类,通过归一化的最小重构误差来判定测试样本的具体类标.在3个人脸数据集上对算法性能进行仿真测试,结果表明,该算法在10％到50％的标记率下较其他算法均能提升分类识别率.
為瞭降低榦擾因素對人臉識彆準確率的影響,提齣一種基于低秩矩陣分解和協作錶示的人臉圖像分類算法.針對譟聲陰影影響,使用魯棒主分量分析(RPCA)對人臉數據進行低秩矩陣分解,去除榦擾,得到較為榦淨的人臉圖像.通過協作錶示分類方法對經RPCA處理後的低秩分量圖像進行分類,通過歸一化的最小重構誤差來判定測試樣本的具體類標.在3箇人臉數據集上對算法性能進行倣真測試,結果錶明,該算法在10％到50％的標記率下較其他算法均能提升分類識彆率.
위료강저간우인소대인검식별준학솔적영향,제출일충기우저질구진분해화협작표시적인검도상분류산법.침대조성음영영향,사용로봉주분량분석(RPCA)대인검수거진행저질구진분해,거제간우,득도교위간정적인검도상.통과협작표시분류방법대경RPCA처리후적저질분량도상진행분류,통과귀일화적최소중구오차래판정측시양본적구체류표.재3개인검수거집상대산법성능진행방진측시,결과표명,해산법재10％도50％적표기솔하교기타산법균능제승분류식별솔.
