基于非凸低秩稀疏约束的鲁棒人脸识别算法  

作　　者：王文宇 程泽贤 杨晓南 郑祥宇 邱虹 

机构地区：[1]浙江万里学院

出　　处：《电子世界》2020年第18期84-85,共2页Electronics World

基　　金：2019年高校国家级大学生创新创业训练计划项目(201910876031)。

摘　　要：利用非凸代理函数在低秩约束上的有效性,本文提出一种基于非凸低秩稀疏约束的鲁棒人脸识别算法(Non-convex Lowrank Sparse Constraints,NLSC)。该算法在矩阵回归的基础上以Capped L1罚函数进行低秩约束来构建目标函数;然后利用交替方向乘子法优化求解目标函数。在AR公开人脸数据库上的实验结果表明,NLSC在分类识别能力上优于经典的LRC、SRC和CRC分类器。

关 键 词：交替方向乘子法 鲁棒人脸识别 低秩稀疏 人脸数据库 代理函数 CRC 非凸 罚函数 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]