基于低秩子空間恢復人臉識別算法.pdf

1、人臉識別技術通過引入低秩子空間恢復理論取得了重大進展并成為研究熱點，本文在國內(nèi)外相關低秩子空間恢復理論的研究成果基礎上，提出了基于低秩子空間恢復的人臉識別新思路。
　　首先，針對實際獲取人臉圖像存在光照強度差異、表情變化以及遮擋等原因影響圖像原始低秩結構的問題，提出基于低秩子空間恢復多子空間稀疏表示人臉識別算法。首先，將訓練樣本分塊，利用分塊后的子模塊重構訓練字典并將訓練字典低秩分解得到低秩矩陣和稀疏誤差矩陣。然后，將低秩矩陣進行

2、主成分分析得到映射矩陣，將分塊后的訓練字典和測試樣本分別在映射矩陣上投影。最后，在投影后的低秩空間進行最大概率稀疏表示分類判別，并統(tǒng)計得出分類結果。
　　其次，針對低秩子空間恢復中得到的稀疏誤差部分可以有效預測測試樣本在訓練樣本原有低秩結構基礎之上可能存在的變化情況，提出基于低秩子空間恢復聯(lián)合降維與字典學習稀疏表示人臉識別算法。首先，利用訓練樣本的低秩矩陣和稀疏誤差矩陣聯(lián)合構造新的訓練字典。然后，學習一個新的訓練字典和與之匹配的映