计算机工程与科学

作者：孙雨浩, 陶洋, 胡昊

单位：（重庆邮电大学通信与信息工程学院，重庆 400065）

关键词：人脸识别,判别低秩矩阵恢复,低秩投影矩阵,协同表示,

基金：重庆市科学与技术委员会基础研究与前沿探索（一般）项目（cstc2018jcyjAX0344）

针对训练样本和测试样本均受到严重的噪声污染的人脸识别问题，传统的子空间学习方法和经典的基于稀疏表示的分类(SRC)方法的识别性能都将急剧下降。另外，基于稀疏表示的方法也存在算法复杂度较高的问题。为了在一定程度上缓解上述问题，提出一种基于判别低秩矩阵恢复和协同表示的遮挡人脸识别方法。首先，低秩矩阵恢复可以有效地从被污损的训练样本中恢复出干净的、具备低秩结构的训练样本，而结构非相关性约束的引入可以有效提高恢复数据的鉴别能力。然后，通过学习原始污损数据与恢复出的低秩数据之间的低秩投影矩阵，将受污损的测试样本投影到相应的低维子空间，以修正污损测试样本。最后，利用协同表示的分类方法(CRC)对修正后的测试样本进行分类，获取最终的识别结果。在Extended Yale B和AR数据库上的实验结果表明，本文方法对遮挡人脸识别具有更好的识别性能。

来源：2020年第12期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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