基于圖像集的一致稀疏表示算法及應(yīng)用.pdf

1、人臉識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題之一。由于嚴(yán)重的遮擋、光照變化、復(fù)雜的背景等因素使得人臉識(shí)別研究具有挑戰(zhàn)性。近年來基于圖像集的人臉識(shí)別算法得到越來越多的關(guān)注，由于每一段視頻序列都伴隨光照、遮擋、姿勢(shì)等變化，因此它能夠更好的處理顯著變化帶來的挑戰(zhàn)。
　　本文提出了一個(gè)有效的一致稀疏表示方法。首先，我們驗(yàn)證了這樣一個(gè)先驗(yàn)：屬于同一類的圖像應(yīng)該作為一個(gè)整體，因此來自同一個(gè)測(cè)試序列的圖像被作為一個(gè)整體，它可以由樣本數(shù)據(jù)中的一類或幾類

2、樣本線性表示。同時(shí)考慮樣本數(shù)據(jù)和測(cè)試集合的組稀疏性，即標(biāo)簽一致性。其次，本文提出用新的混合范數(shù)lF,0來刻畫恢復(fù)系數(shù)，目的是使得測(cè)試集合能夠由樣本數(shù)據(jù)中同一類圖像來表示，這樣得到的恢復(fù)系數(shù)具有很好的塊狀結(jié)構(gòu)，根據(jù)非零元素對(duì)應(yīng)的種類判斷出測(cè)試集合所述的類別。然后，由于lF,0范數(shù)是不連續(xù)的，我們提出了新算法來求解恢復(fù)系數(shù)，通過引入輔助變量來擴(kuò)展原始項(xiàng)，使得lF,0更好的近似l0范數(shù)。
　　最后，在COX、Honda等具有挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)