二维非负稀疏偏最小二乘在人脸识别中的应用

• 作 者: 步文斌 杨丹 黄晟 葛永新 张小洪
• 机 构: 重庆大学数学与统计学院,重庆大学软件学院,重庆大学计算机学院
• 出 处: 土木建筑与环境工程
• 发表日期: 2013年S2期
• 关键词: 二维偏最小二乘 非负性 稀疏性 人脸识别 二维非负稀疏偏最小二乘 two dimension partial least squares(2DPLS) non

近几年偏最小二乘算法在人脸识别中得到了广泛的应用,但是其各种改进算法都没有同时利用非负性算法和稀疏性来提高识别率和鲁棒性。为了解决这些问题,结合二维偏最小二乘与非负性思想和稀疏性约束提出二维非负稀疏偏最小二乘(Two-dimensional nonnegative sparse partial least squares,2DNSPLS)算法。其核心思想是在提取人脸特征时加入了非负性约束和稀疏性约束,使得2DNSPLS不仅拥有偏最小二乘算法加入类别信息带来的分类效果,还保留了图像矩阵的内部结构信息,