【摘 要】
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针对阴影、反光及遮挡等原因破坏图像低秩结构这一问题,提出基于低秩子空间恢复的联合稀疏表示识别算法.首先将每个个体的所有训练样本图像看作矩阵D,将矩阵D分解为低秩矩阵A
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61071199);河北省自然科学基金(No.F2010001297)
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针对阴影、反光及遮挡等原因破坏图像低秩结构这一问题,提出基于低秩子空间恢复的联合稀疏表示识别算法.首先将每个个体的所有训练样本图像看作矩阵D,将矩阵D分解为低秩矩阵A和稀疏误差矩阵E,其中A表示某类个体的‘干净’人脸,严格遵循子空间结构,E表示由阴影、反光、遮挡等引起的误差项,这些误差项破坏了人脸图像的低秩结构.然后用低秩矩阵A和误差矩阵E构造训练字典,将测试样本表示为低秩矩阵A和误差矩阵E的联合稀疏线性组合,利用这两部分的稀疏逼近计算残差,进行分类判别.实验证明该稀疏表示识别算法有效,识别精度得到了有效提高.
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