[發明專利]一種基于分數階稀疏表示的多視角人臉識別方法

在審

• 申請號: 202010069733.6
• 申請日: 2020-01-21
• 公開（公告）號: CN111259842A
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發明（設計）人: 袁運浩;張超;李云;強繼朋
• 申請（專利權）人: 揚州大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 南京蘇科專利代理有限責任公司 32102
• 代理人: 董旭東;陳棟智

1.一種基于分數階稀疏表示的多視角人臉識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：輸入多視角人臉圖像集A和多視角測試圖像集Y；

步驟2：對A執行奇異值分解；

步驟3：對于給定的非負分數階參數α，計算相應的分數階訓練字典矩陣A^α；

步驟4：用新的分數階訓練字典求解聯合稀疏表示系數矩陣X；

步驟5：使用Class_i(Y)公式對多視角測試圖像集Y進行分類；

步驟6：輸出Y的人臉類別。

2.根據權利要求1所述的一種基于分數階稀疏表示的多視角人臉識別方法，其特征在于，步驟1中所述多視角人臉圖像集A是包含了各個人臉多視角圖像的訓練字典，定義為：其中A_i是第i類人臉的全部圖像，所述Y是一組包含M個視角的多視角測試人臉圖像。

3.根據權利要求1所述的一種基于分數階稀疏表示的多視角人臉識別方法，其特征在于，所述步驟2具體包括：A＝PΛQ^T，Λ＝diag(λ₁,λ₂,...,λ_r)，其中r是A的秩，P＝(p₁,p₂,...,p_r)和Q＝(q₁,q₂,...,q_r)分別是A的左右奇異值矩陣。

4.根據權利要求1所述的一種基于分數階稀疏表示的多視角人臉識別方法，其特征在于，所述步驟3具體包括：假設α是一個分數并且滿足0≤α≤1，矩陣A^α是分數階訓練字典矩陣，它被定義為

5.根據權利要求1所述的一種基于分數階稀疏表示的多視角人臉識別方法，其特征在于，所述步驟4具體包括：將分數階訓練字典矩陣A^α嵌入到聯合稀疏表示中，根據聯合稀疏表示的目標函數，可以得到：

其中||·||_F表示矩陣的F范數，是l₀和l₂的混合范數，它表示在矩陣的每一行先計算l₂范數，然后在結果向量上再計算l₀范數，K表示稀疏度，X^*表示問題(1)的最優解，采用迭代的方法求解最優化問題(1)，其能被重寫為：

其中Xⁱ是X的第i個行向量并且μ是正則化參數，令

然后將式(3)改寫成跡的形式，得到：

其中tr(·)表示矩陣的跡，然后對X求導并將導數置為0，可得：

X＝((A^α)^TA^α+μΗ)^-1A^αY (6)。

6.根據權利要求1所述的一種基于分數階稀疏表示的多視角人臉識別方法，其特征在于，所述步驟5具體包括：使用如下分類規則對多視角測試圖像集Y進行分類，

其中Ψⁱ(X^*)表示X^*中所有對應第i類的行元素均保持不變，其余元素均被設置為0。