基于壓縮感知的人臉識(shí)別算法

陳歡 劉廣文

摘 要：本文對(duì)壓縮感知和基于低秩矩陣恢復(fù)的人臉識(shí)別算法（LRR）進(jìn)行了研究以及改進(jìn)，在對(duì)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的低秩矩陣恢復(fù)這一過程中，在測試中遇到人臉被遮擋以及掩飾這些情況都無法進(jìn)行準(zhǔn)確的識(shí)別出來，因此為了解決這一難題本文提出了基于分塊思想的低秩矩陣恢復(fù)的人臉識(shí)別的改進(jìn)算法。本文驗(yàn)證在面部有墨鏡和圍巾遮擋的情況下，改進(jìn)的算法的識(shí)別率顯著提升，并且具有很好的魯棒性。

關(guān)鍵詞：人臉識(shí)別；壓縮感知；分塊；魯棒性

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.09.120

對(duì)訓(xùn)練和測試的圖像進(jìn)行分塊處理，從人臉數(shù)據(jù)庫選出M張圖像充當(dāng)A訓(xùn)練集，再選擇N張圖片充當(dāng)測試集B，把分塊的塊數(shù)設(shè)定為p×q。塊與進(jìn)行LRR算法求解，用殘差可以得到同中和相匹配的圖像。統(tǒng)計(jì)出測試集的第s幅圖像的p×q塊子圖像對(duì)應(yīng)的類別，類別數(shù)對(duì)應(yīng)最多的也就是第s幅圖像的最后所得識(shí)別結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下：

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，改進(jìn)的低秩矩陣恢復(fù)算法的識(shí)別率得穩(wěn)定狀態(tài)大約為95%，而PCA、傳統(tǒng)SRC算法和低秩矩陣恢復(fù)算法識(shí)別率分別約為88%、92%和93%。

參考文獻(xiàn)：

[1]Cand`es E，Romberg J，Tao T.Robust uncertainty principles： exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information.IEEE Transactions on Information Theory，2006，52（02）：489-509.

作者簡介：陳歡（1992-），女，吉林農(nóng)安人，在讀碩士研究生，研究方向：光電成像及信息處理。