基于疊加協(xié)同表示分類的人臉識(shí)別

林國(guó)軍，蔣行國(guó)，楊明中，李兆飛*，解 梅

(1.四川輕化工大學(xué) 自動(dòng)化與信息工程學(xué)院，四川 自貢 643000；2. 成都工業(yè)學(xué)院 電子工程學(xué)院，四川 成都 611730；3. 電子科技大學(xué) 電子工程學(xué)院，四川 成都 611731)

1 引 言

由于來(lái)源豐富、采集方便、具有非侵犯性等特點(diǎn)，人臉識(shí)別作為身份識(shí)別與人體生物認(rèn)證技術(shù)在政府、工業(yè)和商業(yè)中得到了廣泛應(yīng)用[1-5]。最近，Wright等[6]將稀疏編碼應(yīng)用于人臉識(shí)別，提出了基于稀疏表示的分類(SRC)方法，在人臉受控和每類多樣本的條件下取得了很好的識(shí)別效果。Deng等[7-8]提出了基于疊加稀疏表示分類(SSRC)的人臉識(shí)別，是對(duì)SRC的一種改進(jìn)，在人臉?lè)鞘芸睾兔款愔挥幸粋€(gè)樣本的條件下也能取得比較好的識(shí)別效果。SRC和SSRC都采用L1范數(shù)稀疏約束，導(dǎo)致計(jì)算復(fù)雜度較大。Zhang等[9]采用協(xié)同表示而不是L1范數(shù)稀疏約束使SRC成功適用于人臉識(shí)別，并提出了基于協(xié)同表示的分類(CRC)方法用于人臉識(shí)別，獲得了相似于SRC的識(shí)別率，但計(jì)算復(fù)雜度低很多。Yang等[10-11]提出了魯棒稀疏編碼(RSC)方法，尋求稀疏編碼問(wèn)題的最大似然估計(jì)解，對(duì)受遮擋的人臉識(shí)別具有比SRC更強(qiáng)的魯棒性。針對(duì)RSC計(jì)算復(fù)雜度較大的問(wèn)題，Lin等[12]提出了魯棒協(xié)同表示(RCR)方法，擁有 RSC相似的識(shí)別率，但計(jì)算復(fù)雜度低很多。Yang等[13]提出了一種基于低秩特征臉與協(xié)同表示的人臉識(shí)別算法，識(shí)別率和識(shí)別速度都得到了有效提高。

受到協(xié)同表示而不是L1范數(shù)稀疏約束使SRC成功適用于人臉識(shí)別的啟發(fā)，本文提出了基于疊加協(xié)同表示分類(SCRC)的人臉識(shí)別。與SSRC相似，SCRC也將測(cè)試樣本表示為類質(zhì)心和樣本與質(zhì)心的差異的稀疏線性組合。……