基于低秩矩阵恢复与协同表征的人脸识别算法

来源：计算机应用杂志2015年第3期北京时间：

作者：何林知, 赵建民, 朱信忠, 吴建斌, 杨凡, 郑忠龙

单位：浙江师范大学 数理与信息工程学院, 浙江 金华 321004

摘要：针对人脸图像不完备的问题和人脸图像在不同视角、光照和噪声下所造成训练样本污损的问题,提出了一种快速的人脸识别算法——RPCA_CRC。首先,将人脸训练样本对应的矩阵D0分解为类间低秩矩阵D和稀疏误差矩阵E;其次,以低秩矩阵D为基础,得到测试样本的协同表征;最后,通过重构误差进行分类。相对于基于稀疏表征的分类(SRC)方法,所提算法运行速度平均提高25倍;且在训练样本数不完备的情况下,识别率平均提升30%。实验证明该算法快速有效,识别率高。

关键词：低秩,稀疏,人脸识别,协同表征,误差矩阵

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61272468,61170109);浙江省自然科学基金资助项目(LY14F030008,LY13F020015)