局部联合结构化稀疏表示的单样本人脸识别

来源：计算机工程与应用杂志2018年第1期北京时间：

作者：王念兵，吴 秦，许 洁，张 淮

单位：江南大学 物联网工程学院 物联网技术应用教育部工程研究中心 智能系统与网络计算研究所，江苏 无锡 214122

摘要：针对单样本问题，基于相同类别的人脸变化信息应有相似的稀疏编码这一事实，提出结构化稀疏变化字典学习方法，以得到较好的共享类内变化字典。同时鉴于同一人脸的所有区域应有相同的类标签，通过训练样本与变化字典按坐标分块联合表示查询人脸区域，然后给稀疏系数引入导致结构化稀疏效果的约束条件，实现对应类别字典的自动选择，从而更好地表示查询人脸。提出的人脸表示方法可以在局部识别方法的优势上整合全局信息，使得在AR、Extended Yale B、CMU-PIE人脸库上的表现超过其他单样本识别相关的方法，取得了较好的识别效果。

关键词：单样本,结构化稀疏,类内变化字典,联合表示