I bildklassificeringen, kan sparsam representation (SR) associera en testbild med alla träningsbilder från rätt klass, men inte associera med några träningsbilder från felaktiga klasser? Den bakåtvända glesa representationen (bSR) som innehåller kompletterande information i motsatt riktning kan avhjälpa de ofullkomliga associationer som upptäckts av den allmänna framåtriktade glesa representationen (fSR). Tyvärr har denna komplementaritet mellan fSR och bSR inte studerats med avseende på erkännande. Det finns två viktiga problem som måste lösas. En är hur man producerar ytterligare baser för bSR. När det gäller ansiktsigenkänning finns det inga andra baser än själva bilden av ett testansikte för bSR, vilket resulterar i stor rekonstruktionsrest och svag klassificeringsförmåga för bSR. Det andra problemet är hur man ska hantera bSR:s robusthet mot bildkorruption. I detta dokument introducerar vi en CoSR-modell, som kombinerar fSR och bSR tillsammans, till robust ansiktsigenkänning, genom att föreslå två alternativa metoder till dessa två nyckelproblem: inlärningsbaser och okända ansikten bidrar till att berika baserna i bSR. Därmed föreslår vi också två förbättrade algoritmer för CoSR för robust ansiktsigenkänning. Vår studie visar att våra CoSR-algoritmer får inspirerande och konkurrenskraftiga igenkänningsnivåer jämfört med andra toppmoderna algoritmer. BSR med de föreslagna metoderna som berikar baserna bidrar mest till robustheten hos vår CoSR-algoritm, och okända ansikten fungerar bättre än lärda baser. Dessutom, eftersom vår CoSR-modell utförs i en subrymd med en mycket låg dimensionalitet, vinner den en överväldigande fördel i tidsåtgång jämfört med den traditionella RSR-algoritmen i bildpixelutrymme. Dessutom visar vår studie också att sparsamheten spelar en viktig roll i vår CoSR-algoritm för ansiktsigenkänning.
Zhao m.fl. REF kombinerade den framåt och bakåt glesa representationen tillsammans för robust FR.
Corrupted and occluded face recognition via cooperative sparse representation
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}