基于测地映射分析的核稀疏描述人脸识别

基于核距离的稀疏表示的交通标识识别王铿;张重阳;齐朗晔【摘要】We present a recognition method in sparse representation which is based on kernel distance.The method can be divided into two phases.First,it calculates the kernel distance between the test sample and the training samples and selects the M nearest neighbours. Then it uses the determined Mnearest neighbours as the linear representation of the test sample,and classifies according to the contribution of each class of training parative experiments made on German traffic sign database show that the method is better than traditional methods such as PCA,LDA and OMP in terms of recognition rate,the recognition rate reaches 94.2%.%提出一种新的基于核距离的稀疏表示识别方法，方法分为两个阶段：首先计算测试样本与训练样本之间的核距离，并挑选出 M近邻；然后将测试样本用挑选的 M近邻进行线性表示，根据每类训练样本的贡献进行分类。

在德国交通标识数据库上的对比实验表明，该方法的识别率优于传统的 PCA、LDA 和OMP 方法，识别率达到94．2％。

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国内外研究现状
0 .5
早期的经典的方法
0 .4
基于几何特征、基于
0 .3 0 .2
神经网络、基于隐马
0 .1
尔可夫模型、WT， SVM、LFA、PCA、
输入测试 图像
0
特征提取
-0 .1
ICA、LDA；
-0 .2 0
1 00
2 00
3 00
4 00
5 00
（a）
后来一些新的方法
表示测试样本属于 第三类(此时残差最
.
拟采用的技术路线(1) 训练样本的配准
......... .........
.........
标出图像中 人眼坐标
给定一个大小固 定的框架，和框 架中的人眼坐标
计算仿射 变换系数矩阵
50
50
100
100
150
150
200
200
250
仿射
稀疏 模型 50 100 150 200 250
250
50 100 150 200 250
噪声干扰
图像遮挡
复杂背景
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图像退化
研究内容
1. 针对人脸图像未配准对识别精度造成的影 响，对基于稀疏框架的人脸配准方法的相 关工作进行研究；
2. 针对噪声和图像遮挡、退化等可能对识别 造成较大识差的情况设计出一个稀疏表示 模型，使人脸识别方法更具有鲁棒性和实 用性。
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拟解决的关键问题
人脸配准问题： 将各种复杂情况下的不同人脸通过稀疏
在人脸识别阶段，把测试样本的配准和识别同时 进行，不断迭代得到测试样本在配准好了的训练 样本组成的基底下的最优表示。
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基于鉴别稀疏保持嵌入的人脸识别算法
马小虎;谭延琪
【期刊名称】《自动化学报》
【年(卷),期】2014(040)001
【摘要】鉴于近年来稀疏表示(Sparse representation,SR)在高维数据例如人脸图像的特征提取与降维领域的快速发展,对原始的稀疏保持投影(Sparsity preserving projection,SPP)算法进行了改进,提出了一种叫做鉴别稀疏保持嵌入(Discriminantsparsity preserving embedding,DSPE)的算法.通过求解一个最小二乘问题来更新SPP中的稀疏权重并得到一个更能真实反映鉴别信息的鉴别稀疏权重,最后以最优保持这个稀疏权重关系为目标来计算高维数据的低维特征子空间.该算法是一个线性的监督学习算法,通过引入鉴别信息,能够有效地对高维数据进行降维.在ORL库、Yale库、扩展Yale B库和CMUPIE库上的大量实验结果验证了算法的有效性.
【总页数】10页(P73-82)
【作者】马小虎;谭延琪
【作者单位】苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006;苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006
【正文语种】中文
【相关文献】
1.一种鉴别稀疏局部保持投影的人脸识别算法 [J], 杨艺芳;王宇平
2.基于稀疏相似保持算法的人脸识别 [J], 冯海亮;王应健;罗甫林
3.基于稀疏表示的图嵌入降维算法在人脸识别中的应用研究 [J], 纪姝伊
4.基于鉴别稀疏保持嵌入的高光谱影像地物分类 [J], 罗甫林;黄鸿;刘嘉敏;马泽忠
5.基于稀疏保持判别嵌入的人脸识别 [J], 王国强;李龙星;郭晓波
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代匹配追踪系列算法等。其 中， 匹配追踪类方法为其近似求解提供 了有力工具 ， 在稳定性和运行速度方面
具 有一 定 的优 势 。 目前 常 用 的 匹配 追踪 类 算法 包 括 ： 交 匹配 追 踪 （￣ ｏｏａ ｍａ ｈｎ ｕｓｉ ０ＭＰ 算 正 ｏ ｈ ｇｎｌ ｔ ｉｇｐ ｒ ｔ ｃ ｕ， ） 法 ， 基于树 型搜 索 的正交 匹配 追踪算 法 ， 则化 正交 匹配追 踪算 法 ， 正 压缩 采样 匹配追 踪算 法 等 。 。
ｌ 正交 匹配追踪算法
正 交匹 配追 踪思 想 本质 上是 来 自于 ‘ ” 就是从 过 完备 字典 的 Ⅳ个 原 子 中寻找 个 关 键 分量 ， ～ 稀疏 ，
这 个关键分量系数的绝对值应该 比其它Ｎ Ｋ － 个分量大得多。算法在每一次的迭代过程中， 从过完备原子 库里选择与信号最匹配的原子来进行稀疏逼近并求出余量 ， 然后不断迭代选 出与信号余量最为匹配的原 子。为了减少迭代次数 ， 算法通过递归对 己选择原子集合进行正交化以保证迭代的最优性。具体 见算法
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