基于鲁棒主成分分析的人脸子空间重构方法

摘要：

子空间方法是人脸识别中的经典方法,其基本假设是人脸图像处于高维图像空间的低维子空间中.但是,由于光照变化、阴影、遮挡、局部镜面反射、图像噪声等因素的影响,使得子空间假设难以满足.为此,提出一种基于鲁棒主成分分析的人脸子空间重构方法.该方法将人脸图像数据矩阵表示为满足子空间假设的低秩矩阵和表征光照变化、阴影、遮挡、局部镜面反射、图像噪声等因素的误差矩阵之和,利用鲁棒主成分分析法求解低秩矩阵和误差矩阵.实验结果表明,文中方法能够有效地重构人脸图像的低维子空间.

关键词：人脸识别、子空间重构、鲁棒主成分分析

所属期刊栏目：24

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家"九七三"重点基础研究发展计划项目2011CB302400

在线出版日期：2012-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：761-765