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        基于字典學(xué)習(xí)和局部約束的稀疏表示人臉識別

        2018-04-02 09:13:58王威朱宗玖陸俊
        電腦知識與技術(shù) 2018年5期
        關(guān)鍵詞:人臉識別分類方法

        王威 朱宗玖 陸俊

        摘要:針對稀疏表示用于人臉識別時,由訓(xùn)練樣本構(gòu)成的原字典包含不利于識別的信息,且對測試樣本進(jìn)行編碼時,稀疏表示系數(shù)判別性不足的問題,提出了一種基于字典學(xué)習(xí)的局部約束稀疏表示的人臉圖像識別方法。該方法首先對原字典,利用Fisher判別的字典學(xué)習(xí)(FDDL)得到具有字典識別力和編碼識別力的結(jié)構(gòu)化字典。然后利用學(xué)習(xí)得到的字典,對測試樣本在局部約束下進(jìn)行稀疏表示(LCSRC),可以得到更多包含判別信息的有效稀疏表示系數(shù),從而提高整體識別性能。在ORL和AR數(shù)據(jù)庫的實驗結(jié)果驗證了文中方法的有效性。

        關(guān)鍵詞:稀疏表示分類;Fisher判別字典學(xué)習(xí);局部約束;人臉識別

        1概述

        人臉識別由于其自然性和不易被被測個體察覺的特點,可用于身份認(rèn)證、遠(yuǎn)程控制、監(jiān)管、人機(jī)交互等的實用價值,受到了研究者的廣泛關(guān)注。近年來,稀疏表示在圖像處理方面取得了較理想的效果,如文獻(xiàn)。

        Wright等提出的魯棒人臉識別稀疏表示分類方法(SRC)將人臉測試圖像表示為訓(xùn)練樣本圖像的稀疏線性組合,在人臉識別研究中取得了重大的突破。J.Wang等對于SRC在重構(gòu)測試樣本時,未考慮數(shù)據(jù)的局部性,提出了圖像分類的局部約束線性表示(LLC),尋找與測試樣本最相似的字典原子,提高了識別的精確度。以上基于稀疏理論的分類方法,所使用的字典均為原始字典。原字典由于噪聲和未確定因素的干擾,不能有效地去表示測試樣本。此外,原字典中含有冗余的原子。最后,訓(xùn)練樣本中隱藏的判別信息,不能在分類時得以利用。

        Yang等提出的針對每一個類別學(xué)習(xí)一個自適應(yīng)字典的Metaface字典學(xué)習(xí)方法,直接使字典具有判別性。由于不同類別的子字典中的原子具有相關(guān)性,Ramirez等通過在目標(biāo)函數(shù)中對子字典進(jìn)行非相干性的約束,提高了字典的判別能力,取得了較好的分類效果。Zhang等利用線性分類器的性能,將分類誤差加入到目標(biāo)函數(shù)中,并結(jié)合字典的表示能力,提出的判別性KSVD使字典的表示系數(shù)具有判別性。Kong等通過對特殊類子字典引入非相關(guān)懲罰項,學(xué)習(xí)了一個包含特殊類和共同類部分的混合字典。Yang等提出的FDDL字典學(xué)習(xí)方法,在實現(xiàn)重構(gòu)測試樣本的同時,針對每一類學(xué)習(xí)了一個結(jié)構(gòu)化的字典,并引入Fisher判別準(zhǔn)則。不僅學(xué)習(xí)到的字典具有識別能力,字典的表示系數(shù)也具有判別性。

        由FDDL學(xué)習(xí)得到的字典,在用于圖像分類和人臉識別時取得了較好的識別率,但FDDL未能利用數(shù)據(jù)的局部性信息。在K近鄰分類、降維、圖像分類等模式識別領(lǐng)域,局部性較稀疏性更為重要,將局部性和稀疏表示方法相結(jié)合,能夠產(chǎn)生更為有效的稀疏編碼系數(shù)。為使FDDL在用于人臉識別時,能更好地保持測試樣本與字典原子的相似性,文中將FDDL與LCSRC相結(jié)合,提出了一種基于FDDL字典學(xué)習(xí)的局部約束稀疏表示(FDDL-LCSRC)方法,并通過實驗驗證所提方法的有效性。

        2相關(guān)理論

        2.1 FDDL字典學(xué)習(xí)

        用稀疏表示方法進(jìn)行分類時,字典性能的好壞直接影響分類的結(jié)果。

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