图像集闭包建模的协同表示人脸识别算法

来源：信号处理杂志 2018年第4期北京时间：

作者：胡正平, 刘立真

摘要：针对样本集距离分类算法忽略样本集内部变化的不足，利用图像多重描述提供的互补信息，提出图像集闭包建模的协同表示人脸识别算法。首先，扩展具有多重描述能力的图像集，图像的中等强度像素携带鉴别信息利用原始图像生成中等像素图像，镜像图像可增添图像细节信息利用原始图像产生镜像图像，将此两种源域图像与原始图像联合构成扩展的图像集。然后，以无参建模构建扩展的图像集为字典闭包，同类异源域的测试图像构成图像集且构建为测试闭包，借鉴协同表示思想利用字典学习迭代求解闭包系数。最后，采用残差判别函数进行模式分类。本文方法不仅构建具有多重描述能力的图像集，而且充分利用样本集内部关联性从而获得较好的分类结果。本文分别在ORL、GT（Georgia Tech Face Database）、CMU PIE人脸数据库上进行实验。

关键词：图像集, 闭包建模, 字典扩展, 人脸识别, 稀疏表示