针对混合污染的结构化鲁棒低秩恢复算法在人脸识别中的应用
Structured robust low-rank recovery algorithm for face recognition with mixed contaminations
江南大学 物联网工程学院, 江苏 无锡 214122
摘要
传统的低秩恢复算法在识别有混合污染的人脸图像时，通常只对污染部分进行一种类型的约束，并不能很好地恢复出干净的样本。针对这种情况，提出了结构化鲁棒低秩恢复算法（structured and robust low-rank recovery for mixed contamination，SRLRR）。SRLRR算法利用对二维误差图像的低秩约束移除样本中的连续污染部分，同时利用稀疏约束分离样本中服从拉普拉斯分布的噪声。另外，为了学习到更具有鉴别性的低秩表示，该算法对表示系数进行了块对角结构化约束。在三个常用数据库上的实验证明了SRLRR算法的有效性和鲁棒性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61672265,U1836218)
国家教育部111资助项目(B12018)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.04.0165
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第9期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2851-2855,2865
文章编号: 1001-3695(2020)09-060-2851-05
发布历史
[2020-09-05] 印刷出版
引用本文
吴小艺, 吴小俊, 陈哲. 针对混合污染的结构化鲁棒低秩恢复算法在人脸识别中的应用 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (9): 2851-2855,2865. (Wu Xiaoyi, Wu Xiaojun, Chen Zhe. Structured robust low-rank recovery algorithm for face recognition with mixed contaminations [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (9): 2851-2855,2865. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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