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判别字典学习及人脸识别

李奎  
【摘要】:人脸识别是现代生物识别中的一项重要技术,传统的人脸识别方法容易受到噪声、遮挡等情况的影响。而基于稀疏表示的人脸识别是一个新兴且有效的方法,该方法对噪声、遮挡具有更好的鲁棒性。但是,已有的基于稀疏表示的人脸识别算法在字典学习时,忽略了样本的内在几何属性,导致系数在不同类别原子上的系数值比较大,识别性不够好;此外,字典学习忽略系数的分布特性,导致字典判别性能不够好。针对这些问题,论文的主要工作如下: ①针对基于类K-SVD的字典学习忽略了样本的相似性几何属性,导致样本在不同原子上的系数比较大,识别性能不够好等问题,提出了融合同类样本相似几何属性的类K-SVD字典学习算法(Learning a Discriminative Dictionary viaFusing the Similarity of the Samples based on classified K-SVD, FSS-KSVD),即通过逐类学习字典得到整个字典,然后利用稀疏表示模型对测试样本进行分类。将FSS-KSVD应用于人脸识别时,实验结果表明该算法优于K-SVD和经典的SRC算法,并取得了较好的识别效果。 ②针对FSS-KSVD算法在字典学习时,忽略了系数的稀疏分布特性以及不同类别原子之间的判别性,导致在同类原子上的重构误差较大,性能不够好等问题,提出了监督判别的字典学习算法(Learning a Supervised andDiscriminative Dictionary for Face Recognition,LSDD),即通过学习一个类别明确,且具有较强判别性能的整体字典,然后根据残余误差分类。将LSDD应用于人脸识别时,在AR库、ORL库、Extended Yale b库上的实验结果表明,该算法优于SRC、KSVD、DKSVD、LSRC、FDDL、LSDL算法。


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