基于重构残差值的协同表示改进及其在人脸分类中的应用

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稀疏约束模型是近年来的热点研究方向之一,主要被应用在机器学习和模式识别的领域,如人脸识别、目标追踪、高频遥感影像分类等。从相关的研究中可以得出稀疏约束的两大优势:提高模型的鲁棒性和提取高维数据的有效分类特征。为了提高稀疏约束的迭代效率,研究者们提出了新颖的基于协同约束的模型。协同约束模型在保留原有优势的基础上,大幅度地提升了计算速度,并且在人脸识别应用中取得了令人满意的结果。在实际应用中,人脸识别是干扰因素多的动态识别过程,仍然存在一些难题(光照条件差、训练样本有限、面部遮挡等)。因此本文以解决实际问题为基础,进一步提高了协同约束模型在人脸识别中的分类效果。具体研究内容如下:1)提出基于训练样本库分块的两步分类算法。该算法利用类间散射公式将训练样本集按相似度交叉分为两组,测试样本由两组训练样本集分别表示,减少了相似图像的干扰。这个方法削弱了训练样本线性重构测试样本过程中,冗余训练样本对测试样本的分类产生的干扰,从而提高了训练样本有限情况下的协同表示算法的识别率。2)提出基于非线性融合巴氏系数的协同表示算法,并且构建了一个加强高强度和低强度像素值的虚拟样本,即使用像素多尺度映射去构建虚拟样本。本算法将协同表示算法生成的残差和巴氏系数利用对数函数进行处理并融合,增大数值偏小的残差值之间的差距。而且对数函数预处理技术减弱了光照信息对协同分类器的影响。在分类阶段,欧氏距离非线性融合巴氏系数使得两种不同方法产生的分类信息能够更好地结合,巩固同类残差的重要性,提高子空间聚类的准确率。而本文提出的虚拟样本从图像的高强度和低强度像素值中提取出有效的分类特征信息。实验结果证明,将基于非线性融合巴氏系数的协同表示算法中加入该虚拟样本,能够大幅度提高在光照不充足和小样本情况下的协同约束模型的分类效果。
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