CN107392190A - 基于半监督多视图字典学习的彩色人脸识别方法 - Google Patents

基于半监督多视图字典学习的彩色人脸识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于半监督多视图字典学习的彩色人脸识别方法，该方法将多视图学习技术应用于半监督彩色人脸图像的字典学习。在训练阶段，该方法通过分别学习各个彩色分量的结构化字典并令这些字典互相正交来去除各个彩色分量之间的相关性，充分利用各个彩色分量之间互补的色彩差异信息；并且该方法在字典学习过程中使用无类别标记的彩色人脸图像样本参与训练，充分利用所有训练样本信息。在分类测试阶段，该方法累计各个彩色分量用对应每一类训练样本的字典去重构测试样本的重构误差，最后将测试样本归为累计重构误差最小的那一类。本发明识别效果更高，通过半监督多视图字典学习，彩色人脸识别能力得到了明显增强。

Description

基于半监督多视图字典学习的彩色人脸识别方法
技术领域
本发明具体涉及基于半监督多视图字典学习的彩色人脸识别方法，属于人脸识别技术领域。
背景技术
(1)标签一致的K奇异值分解2彩色扩展2方法(CE2-LC-KSVD2，施静兰、常侃、张智勇、覃团发，“适用于彩色图像人脸识别的字典学习算法”，电讯技术，56(4)：365-371，2016)：
对一个彩色人脸图像训练样本集X，令n表示所有彩色人脸图像训练样本的个数，c表示所有彩色人脸图像训练样本的类别个数，XR∈Rd×n、XG∈Rd×n、XB∈Rd×n分别表示R、G、B三个彩色分量样本集，d表示彩色分量样本维数。CE2-LC-KSVD2方法的目标函数为
其中，X′＝(I+γ/d·E)[XR；XG；XB]，D′＝(I+γ/d·E)[DR；DG；DB]，Di∈Rd×K(i＝R,G,B)是对应Xi的字典，K是字典原子个数，A∈RK×n是用D′重构X′的稀疏表示系数，Q∈RK×n是用D′重构X′的具有区分性的稀疏表示系数，V∈RK×K是线性变换矩阵，H∈Rc×n是X′的类别标签，W∈Rc×K是分类器参数，aj∈Rn(j＝1,2,…,n)是A中的第j列，T是稀疏度，α,β,γ是权重参数，I∈R3d×3d是单位矩阵，Ed∈Rd×d是一个元素值全为1的方阵。
(2)标签一致的K奇异值分解2彩色扩展2方法的不足、改进点：
虽然CE2-LC-KSVD2方法通过修正稀疏编码阶段正交匹配追踪算法的内积计算准则来利用各个色彩通道之间的相关性，但这种修正只是强制选择的字典原子考虑平均色，没有充分利用彩色图像的色彩信息。此外，CE2-LC-KSVD2方法是有监督字典学习方法，在训练阶段只能使用有类别标记的彩色人脸图像样本，不能充分利用数量众多的无类别标记的彩色人脸图像样本。
基于半监督多视图字典学习的彩色人脸识别方法通过分别学习各个彩色分量的结构化字典并令这些字典互相正交来去除各个彩色分量之间的相关性，充分利用各个彩色分量之间互补的色彩差异信息；在字典学习过程中，基于半监督多视图字典学习的彩色人脸识别方法使用无类别标记的彩色人脸图像样本参与训练，充分利用所有样本信息。
发明内容
基于半监督多视图字典学习的彩色人脸识别方法通过分别学习各个彩色分量的结构化字典并令这些字典互相正交来去除各个彩色分量之间的相关性，充分利用各个彩色分量之间互补的色彩差异信息；并且，该方法在字典学习过程中使用无类别标记的彩色人脸图像样本参与训练，充分利用所有训练样本信息。与CE2-LC-KSVD2方法相比，可以有效提高识别效果。
在Face Recognition Grand Challenge(FRGC)version 2Experiment 4彩色人脸数据库(P.J.Phillips,P.J.Flynn,T.Scruggs,K.Bowyer,J.Chang,K.Hoffman,J.Marques,J.Min,W.Worek,“Overview of the Face Recognition Grand Challenge”,IEEEConf.Computer Vision and Pattern Recognition,vol.1,pp.947-954,2005)上做仿真实验，证明基于半监督多视图字典学习的彩色人脸识别方法的有效性。
技术方案如下：
对一个彩色人脸图像训练样本集X，令n表示所有彩色人脸图像训练样本的个数，nl表示所有有类别标记的彩色人脸图像训练样本的个数，nu表示所有无类别标记的彩色人脸图像训练样本的个数，c表示有类别标记的彩色人脸图像训练样本的类别数，nk表示第k类彩色图像训练样本的个数，XR∈Rd×n、XG∈Rd×n、XB∈Rd×n分别表示R、G、B彩色分量训练样本集，分别表示有类别标记的R、G、B彩色分量训练样本集，分别表示无类别标记的R、G、B彩色分量训练样本集，表示Xil中第k类的样本，d表示彩色分量训练样本维数。对于一个待识别样本y，令yR∈Rd、yG∈Rd、yB∈Rd分别表示该样本的R、G、B彩色分量。
基于半监督多视图字典学习的彩色人脸识别方法步骤如下所示：
第一步，基于半监督多视图字典学习的彩色人脸识别方法的目标函数定义如下：
其中，Di(i＝R,G,B)表示对应Xi的字典，Ai表示使用字典Di重构Xi的稀疏编码系数，Aip表示使用字典Di重构Xip的稀疏编码系数，Aiu表示使用字典Di重构Xiu的稀疏编码系数，λ是一个权重系数，0表示一个零矩阵，
Diq表示字典Di中对应第q类的子字典，Aipq表示使用子字典Diq重构Xip的稀疏编码系数。
第二步，公式(1)的求解涉及到字典和稀疏编码系数两组变量求解，可以采用两组变量依次更新的方式进行迭代求解：
步骤2-1，初始化DR,DG,DB。
步骤2-2，根据公式(1)求解AR,AG,AB，令
步骤2-3，根据公式(1)更新DR,DG,DB。
步骤2-4，根据公式(1)更新AR,AG,AB，令
如果J1-J2＞ε，ε＞0是一个比较小的阈值，转向步骤2-3；否则，迭代结束。
第三步，得到字典DR,DG,DB之后，按照下面的公式计算yR,yG,yB的稀疏编码系数βR,βG,βB
令βiq表示βi中对应子字典Diq的稀疏编码系数，计算
根据
可以判定待识别样本y的类别。
有益效果
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：
本发明提供基于半监督多视图字典学习的彩色人脸识别方法，将多视图学习技术应用于半监督彩色人脸图像的字典学习。在训练阶段，该方法通过分别学习各个彩色分量的结构化字典并令这些字典互相正交来去除各个彩色分量之间的相关性，充分利用各个彩色分量之间互补的色彩差异信息；并且该方法在字典学习过程中使用无类别标记的彩色人脸图像样本参与训练，充分利用所有训练样本信息。在分类测试阶段，该方法累计各个彩色分量用对应每一类训练样本的字典去重构测试样本的重构误差，最后将测试样本归为累计重构误差最小的那一类。本发明识别效果更高，通过半监督多视图字典学习，彩色人脸识别能力得到了明显增强。
附图说明
图1为人脸示例图片；
图2为20次随机测试识别率波动图。
具体实施方式
以下结合附图具体说明本发明的技术方案。
实验验证选用Face Recognition Grand Challenge(FRGC)version 2Experiment4彩色人脸数据库(P.J.Phillips,P.J.Flynn,T.Scruggs,K.Bowyer,J.Chang,K.Hoffman,J.Marques,J.Min,W.Worek,“Overview of the Face Recognition Grand Challenge”,IEEE Conf.Computer Vision and Pattern Recognition,vol.1,pp.947-954,2005)。该数据库规模较大，包含了training、target、query三个子库，training子库包含222个人的12776张图片，target子库包含466个人的16028张图片，query子库包含466个人的8014张图片。实验选用了training集合的222个人，每个人36幅彩色图像。所有选中的原始图像都进行了校正(使两眼处于水平位置)、缩放和裁剪，每个图像样本只保留60×60大小的人脸及附近区域。处理后的人脸示例图片见图1。
在实验数据库中，每个类别随机选择8个彩色人脸图像样本作为有类别标记的训练样本，10个彩色人脸图像样本作为无类别标记的训练样本，其余彩色人脸图像样本作为待识别样本，进行20次随机测试。
图2和表1显示了标签一致的K奇异值分解2彩色扩展2方法(即图表中的CE2-LC-KSVD2方法)和基于半监督多视图字典学习的彩色人脸识别方法(即图表中的SMDL方法)20次随机测试的识别效果。在图2中，横坐标是随机测试的序号，纵坐标为识别率(＝正确识别的待识别样本个数/待识别样本总数)。表1给出了两个方法20次随机测试的识别率均值和标准差。与标签一致的K奇异值分解2彩色扩展2方法相比，基于半监督多视图字典学习的彩色人脸识别方法的识别效果明显更高一些。这验证了基于半监督多视图字典学习的彩色人脸识别方法的有效性。
表1
方法名称 识别率(均值和标准差，％)
CE2-LC-KSVD2 88.54±1.80
SMDL 91.06±1.51

Claims (1)

1.基于半监督多视图字典学习的彩色人脸识别方法，其特征在于，
对一个彩色人脸图像训练样本集X，令n表示所有彩色人脸图像训练样本的个数，nl表示所有有类别标记的彩色人脸图像训练样本的个数，nu表示所有无类别标记的彩色人脸图像训练样本的个数，c表示有类别标记的彩色人脸图像训练样本的类别数，nk表示第k类彩色图像训练样本的个数，XR∈Rd×n、XG∈Rd×n、XB∈Rd×n分别表示R、G、B彩色分量训练样本集，分别表示有类别标记的R、G、B彩色分量训练样本集，分别表示无类别标记的R、G、B彩色分量训练样本集，表示Xil中第k类的样本，d表示彩色分量训练样本维数；对于一个待识别样本y，令yR∈Rd、yG∈Rd、yB∈Rd分别表示该样本的R、G、B彩色分量；
具体步骤如下：
第一步，基于半监督多视图字典学习的彩色人脸识别方法的目标函数定义如下：
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其中，Di(i＝R,G,B)表示对应Xi的字典，Ai表示使用字典Di重构Xi的稀疏编码系数，Aip表示使用字典Di重构Xip的稀疏编码系数，Aiu表示使用字典Di重构Xiu的稀疏编码系数，λ是一个权重系数，0表示一个零矩阵，
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Diq表示字典Di中对应第q类的子字典，Aipq表示使用子字典Diq重构Xip的稀疏编码系数；
第二步，公式(1)的求解涉及到字典和稀疏编码系数两组变量求解，采用两组变量依次更新的方式进行迭代求解：
步骤2-1，初始化DR,DG,DB；
步骤2-2，根据公式(1)求解AR,AG,AB，令
步骤2-3，根据公式(1)更新DR,DG,DB；
步骤2-4，根据公式(1)更新AR,AG,AB，令如果J1-J2＞ε，ε＞0是一个比较小的阈值，转向步骤2-3；否则，迭代结束；
第三步，得到字典DR,DG,DB之后，按照下面的公式计算yR,yG,yB的稀疏编码系数βR,βG,βB
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判定待识别样本y的类别。
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