人脸图像处理及识别的字典学习算法

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李开宇, 胡燕, 崔益峰, 王平, 徐贵力. 结构化低秩字典学习的人脸识别[J]. 中国图象图形学报, 2018, 23(8): 1154-1162.

DOI: 10.11834/jig.170506

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Aharon等人提出的KSVD算法[1]

来源：

DOI:10.1109/TSP.2006.881199

Zhang等人在KSVD算法的基础上提出的具有识别力的KSVD(DKSVD)算法等。这些算法学习的共享字典丢失了字典原子与类别标签之间的一致性[2]。

来源：http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/CVPR.2010.5539989

Jiang等人提出了把标签信息与字典原子相结合的想法，从而加强了字典的识别力[3]。

Yang等人提出了将Fisher准则加入到字典学习中(FDDL)的算法，该算法不仅将标签信息与字典原子相结合，而且使得编码系数也具有一定的识别力[4]。

来源：http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/ICCV.2011.6126286

但是，以上方法只能处理图像清晰以及带有小噪声污染的训练样本，当样本噪声污染过大时，这些算法学习的字典容易受到污染，影响字典的识别力。

由于同类的训练样本线性相关，所以表示某一类样本的子字典应该合理低秩化[5]。

来源：DOI:10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3423

Ma等人将低秩正则化整合到稀疏表示中，在训练样本被污染的情况下取得了不错的结果，但是低秩正则化会造成训练样本中信息的丢失[6]。

来源：https://ieeexplore.ieee.org/document/6247977/

参考文献