一种基于近邻保持低秩表示的人脸识别方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种基于近邻保持低秩表示的人脸识别方法、装置、设备及计算机存储介质。其中，方法包括将相似性自适应保持和低秩表示集成为统一学习框架，得到表示系数矩阵和用于提取特征、基于核范式和L2，1‑范式约束下的稀疏投影矩阵；利用稀疏投影矩阵分别提取训练样本集和测试样本集的相似性自适应保持的显著特征，生成嵌入显著特征的人脸特征训练样本集和人脸特征测试样本集；利用人脸特征训练样本集将表示系数矩阵和显著特征的重构误差最小化项进行集成优化；将人脸特征测试样本集输入人脸特征训练样本集构造的最近邻分类器，根据相似性进行识别，得到识别结果。本申请提供的技术方案提升了人脸图像特征提取和识别能力。

Face recognition method, device and device based on neighbor preserving low rank representation

The embodiment of the invention discloses a face recognition method, a device, a device and a computer storage medium based on a neighbor preserving low rank representation. Among them, the method includes the similarity self-adaptive retention and the low rank representation set as the unified learning framework, and obtains the representation coefficient matrix and the sparse projection matrix which is used to extract the features, the kernel mode and the L2, and the L2, and extracts the similarity adaption of the training sample set and the test sample set by using the sparse projection matrix. A face feature training sample set and a face feature test sample set are generated with significant features, and the face feature training sample sets are used to integrate the coefficient matrix and the significant feature of the reconstruction error minimization. The face feature test sample set is inputted into the face feature training sample set. The nearest neighbor classifier is identified by similarity and the recognition result is obtained. The technical scheme provided by this application improves the ability of face image feature extraction and recognition.

【技术实现步骤摘要】
一种基于近邻保持低秩表示的人脸识别方法、装置及设备
本专利技术实施例涉及计算机视觉和图像识别
，特别是涉及一种基于近邻保持低秩表示的人脸识别方法、装置、设备及计算机存储介质。
技术介绍
随着数据量的增长以及内容复杂性的增大，在数据挖掘与分析领域，如何有效地、健壮地表示数据已经越来越重要。目前，数据表示的方法包括维数约减，稀疏表示以及低秩恢复等。在低秩表示模型中，一般采用鲁棒主成分分析(RPCA)和低秩表示(LRR)。鲁棒主成分分析和低秩表示目的在于将所给的数据矩阵分解成一个低秩组成和一个稀疏错误部分，低秩部分相当于原始数据的简洁表示。由于低秩编码，鲁棒主成分分析和低秩表示都能有效地处理破坏数据以及同时修正数据中的噪音和其他错误等。但RPCA只能处理单一子空间数据，而LRR可以很好地处理混合数据，即混合子空间数据。但是RPCA和LRR本质上都是直推式的算法。近几年，已经对RPCA和LRR处理恢复和错误改正的能力进行改善。提出了归纳式鲁棒主成分分析(IRPCA)，可通过优化一个核范式最小化问题来学习一个低秩投影，并可被处理新数据。另一个方法是潜在低秩表示(LatLRR)，利用某些潜在观测值对低秩估计进行隐藏效应的恢复。但目前的大部分低秩编码方法无法有效的保存领域信息或数据局部几何结构。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的是提供一种基于近邻保持低秩表示的人脸识别方法、装置、设备及计算机存储介质，提升了人脸图像特征提取和识别能力。为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供以下技术方案：本专利技术实施例一方面提供了一种基于近邻保持低秩表示的人脸识别方法，包括：将相似性自适应保持和低秩表示集成为统一学习框架，以获取表示系数矩阵和用于提取特征、基于核范式和L2，1-范式约束下的稀疏投影矩阵；利用所述稀疏投影矩阵分别提取训练样本集和测试样本集的相似性自适应保持的显著特征，生成嵌入显著特征的人脸特征训练样本集和人脸特征测试样本集；利用所述人脸特征训练样本集将所述表示系数矩阵和所述训练样本集的显著特征的重构误差最小化项进行集成优化，联合最小化和将所述表示系数矩阵在原始数据空间和显著特征空间进行共享优化；利用所述人脸特征训练样本集进行最近邻分类器模型构造；将所述人脸特征测试样本集输入所述最近邻分类器中，根据所述人脸特征训练样本集和所述人脸特征测试样本集之间的相似性，获得所述人脸特征测试样本集的识别信息，以得到所述人脸特征测试样本集的人脸识别结果。可选的，所述利用所述人脸特征训练样本集将所述表示系数矩阵和所述训练样本集的显著特征的重构误差最小化项进行集成优化包括：将所述训练样本集分解为基于Frobenius-范式正则化的主成分特征、相似性自适应保持的显著特征及稀疏误差项，对所述表示系数矩阵和所述训练样本集的显著特征的重构误差最小化项进行集成优化，得到初步目标函数：式中，所述训练样本集为l为所述训练样本集的样本数目，Z为重构系数矩阵，PX为所述训练样本集的显著特征，XZ为所述训练样本集的主成分特征，P为所述稀疏投影矩阵，为重构误差最小化项，β、γ为权衡参数。可选的，所述初步目标函数为：式中，所述训练样本集为l为所述训练样本集的样本数目，Z为重构系数矩阵，PX为所述训练样本集的显著特征，XZ为所述训练样本集的主成分特征，P为所述稀疏投影矩阵，为重构误差最小化项，E为稀疏误差矩阵，α、β、γ为权衡参数。本专利技术实施例另一方面提供了一种基于近邻保持低秩表示的人脸识别装置，包括：获取参数模块，用于将相似性自适应保持和低秩表示集成为统一学习框架，以获取表示系数矩阵和用于提取特征、基于核范式和L2，1-范式约束下的稀疏投影矩阵；特征嵌入模块，用于利用所述稀疏投影矩阵分别提取训练样本集和测试样本集的相似性自适应保持的显著特征，生成嵌入显著特征的人脸特征训练样本集和人脸特征测试样本集；优化模块，用于利用所述人脸特征训练样本集将所述表示系数矩阵和所述训练样本集的显著特征的重构误差最小化项进行集成优化，联合最小化和将所述表示系数矩阵在原始数据空间和显著特征空间进行共享优化；模型构造模块，用于利用所述人脸特征训练样本集进行最近邻分类器模型构造；人脸识别模块，用于将所述人脸特征测试样本集输入所述最近邻分类器中，根据所述人脸特征训练样本集和所述人脸特征测试样本集之间的相似性，获得所述人脸特征测试样本集的识别信息，以得到所述人脸特征测试样本集的人脸识别结果。可选的，所述优化模块为将所述训练样本集分解为基于Frobenius-范式正则化的主成分特征、相似性自适应保持的显著特征及稀疏误差项，对所述表示系数矩阵和所述训练样本集的显著特征的重构误差最小化项进行集成优化，得到初步目标函数的模块：式中，所述训练样本集为l为所述训练样本集的样本数目，Z为重构系数矩阵，PX为所述训练样本集的显著特征，XZ为所述训练样本集的主成分特征，P为所述稀疏投影矩阵，为重构误差最小化项，β、γ为权衡参数。可选的，所述优化模块为所述初步目标函数为下述公式的模块：式中，所述训练样本集为l为所述训练样本集的样本数目，Z为重构系数矩阵，PX为所述训练样本集的显著特征，XZ为所述训练样本集的主成分特征，P为所述稀疏投影矩阵，为重构误差最小化项，E为稀疏误差矩阵，α、β、γ为权衡参数。本专利技术实施例还提供了一种基于近邻保持低秩表示的人脸识别装置，包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如前任一项所述基于近邻保持低秩表示的人脸识别方法的步骤。本专利技术实施例最后还提供了一种计算机存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有基于近邻保持低秩表示的人脸识别程序，所述基于近邻保持低秩表示的人脸识别程序被处理器执行时实现如前任一项所述基于近邻保持低秩表示的人脸识别方法的步骤。本专利技术实施例提供了一种基于近邻保持低秩表示的人脸识别方法，将相似性自适应保持和低秩表示集成为统一学习框架，以获取表示系数矩阵和用于提取特征、基于核范式和L2，1-范式约束下的稀疏投影矩阵；利用稀疏投影矩阵分别提取训练样本集和测试样本集的相似性自适应保持的显著特征，生成嵌入显著特征的人脸特征训练样本集和人脸特征测试样本集；利用人脸特征训练样本集将表示系数矩阵和训练样本集的显著特征的重构误差最小化项进行集成优化；利用人脸特征训练样本集进行最近邻分类器模型构造；将人脸特征测试样本集输入最近邻分类器中，根据人脸特征训练样本集和人脸特征测试样本集之间的相似性，获得人脸特征测试样本集的识别信息，以得到人脸特征测试样本集的识别结果。本申请提供的技术方案的优点在于，基于相似性自适应保持的低秩表示及显著特征投影，利用上述方法对人脸图像训练样本进行优化，生成基于核范式和L2，1-范式约束下的稀疏投影；进而利用得到的稀疏投影矩阵对训练样本和测试样本进行嵌入处理，并将基于表示系数和显著特征的重构误差最小化项进行集成优化，完成显著特征提取。提取的特征是去噪后的结果，因此通过上述联合最小化和将表示系数在原始数据空间和显著特征空间进行共享优化，可有效促使得到的表示系数呈现块对角和判别特性，有效的提升人脸图像特征提取和识别能力，从而有利于提升人脸识别的准确度。此外，本专利技术实施例还针对基于近邻保持低秩表示的人脸识别方法提供了相应的实现装置、设备及计算机存储介本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于近邻保持低秩表示的人脸识别方法，其特征在于，包括：将相似性自适应保持和低秩表示集成为统一学习框架，以获取表示系数矩阵和用于提取特征、基于核范式和L2，1‑范式约束下的稀疏投影矩阵；利用所述稀疏投影矩阵分别提取训练样本集和测试样本集的相似性自适应保持的显著特征，生成嵌入显著特征的人脸特征训练样本集和人脸特征测试样本集；利用所述人脸特征训练样本集将所述表示系数矩阵和所述训练样本集的显著特征的重构误差最小化项进行集成优化，联合最小化和将所述表示系数矩阵在原始数据空间和显著特征空间进行共享优化；利用所述人脸特征训练样本集进行最近邻分类器模型构造；将所述人脸特征测试样本集输入所述最近邻分类器中，根据所述人脸特征训练样本集和所述人脸特征测试样本集之间的相似性，获得所述人脸特征测试样本集的识别信息，以得到所述人脸特征测试样本集的人脸识别结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于近邻保持低秩表示的人脸识别方法，其特征在于，包括：将相似性自适应保持和低秩表示集成为统一学习框架，以获取表示系数矩阵和用于提取特征、基于核范式和L2，1-范式约束下的稀疏投影矩阵；利用所述稀疏投影矩阵分别提取训练样本集和测试样本集的相似性自适应保持的显著特征，生成嵌入显著特征的人脸特征训练样本集和人脸特征测试样本集；利用所述人脸特征训练样本集将所述表示系数矩阵和所述训练样本集的显著特征的重构误差最小化项进行集成优化，联合最小化和将所述表示系数矩阵在原始数据空间和显著特征空间进行共享优化；利用所述人脸特征训练样本集进行最近邻分类器模型构造；将所述人脸特征测试样本集输入所述最近邻分类器中，根据所述人脸特征训练样本集和所述人脸特征测试样本集之间的相似性，获得所述人脸特征测试样本集的识别信息，以得到所述人脸特征测试样本集的人脸识别结果。2.根据权利要求1所述的基于近邻保持低秩表示的人脸识别方法，其特征在于，所述利用所述人脸特征训练样本集将所述表示系数矩阵和所述训练样本集的显著特征的重构误差最小化项进行集成优化包括：将所述训练样本集分解为基于Frobenius-范式正则化的主成分特征、相似性自适应保持的显著特征及稀疏误差项，对所述表示系数矩阵和所述训练样本集的显著特征的重构误差最小化项进行集成优化，得到初步目标函数：式中，所述训练样本集为l为所述训练样本集的样本数目，Z为重构系数矩阵，PX为所述训练样本集的显著特征，XZ为所述训练样本集的主成分特征，P为所述稀疏投影矩阵，为重构误差最小化项，β、γ为权衡参数。3.根据权利要求2所述的基于近邻保持低秩表示的人脸识别方法，其特征在于，所述初步目标函数为：式中，所述训练样本集为l为所述训练样本集的样本数目，Z为重构系数矩阵，PX为所述训练样本集的显著特征，XZ为所述训练样本集的主成分特征，P为所述稀疏投影矩阵，为重构误差最小化项，E为稀疏误差矩阵，α、β、γ为权衡参数。4.一种基于近邻保持低秩表示的人脸识别装置，其特征在于，包括：获取参数模块，用于将相似性自适应保持和低秩表示集成为统一学习框架，以获取表示系数矩阵和用于提取特征、基于核范式和L2，1-范式约束下的稀疏投影矩阵；特征嵌入...

【专利技术属性】
技术研发人员：张召，任加欢，张莉，王邦军，
申请(专利权)人：苏州大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32