本文選題：人臉識別 + 子空間回歸��； 參考：《計算機學報》2018年01期

【摘要】：有遮擋人臉識別是面向現(xiàn)實的人臉識別系統(tǒng)需要重點解決的問題,其困難性主要體現(xiàn)在由遮擋所引發(fā)的特征損失、對準誤差和局部混疊等方面.該文從魯棒分類器的設計和魯棒特征提取兩方面回顧了現(xiàn)有的方法.充分利用人臉圖像和遮擋自身所固有的結(jié)構(gòu)來表示、抑制或消除遮擋或由遮擋引發(fā)的誤差是目前設計魯棒分類器的關(guān)鍵思路.從子空間回歸的角度回顧了主流的線性回歸分類器處理遮擋問題的一般方法:協(xié)同表示、遮擋的字典表示及遮擋字典的學習和壓縮技術(shù);從結(jié)構(gòu)化誤差編碼的角度回顧了基于人臉圖像低秩結(jié)構(gòu)的誤差編碼方法和將遮擋的空間結(jié)構(gòu)嵌入重構(gòu)誤差的編碼方法;從噪聲抑制和遮擋檢測兩方面回顧了現(xiàn)有的迭代重權(quán)誤差編碼方法.文中強調(diào)特征提取對于解決有遮擋人臉識別問題的重要性,總結(jié)了魯棒特征提取的基本要素,深入分析了以圖像梯度方向和韋伯臉為代表的"淺層"特征所引發(fā)的零和差異現(xiàn)象、以PCANet為代表的將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與經(jīng)典的"特征圖-模式圖-柱狀圖"特征提取框架相結(jié)合的編碼原理,以及以DeepID為代表的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡所生成的"深度"特征所具有的遮擋不變性及其所蘊含的編碼準則.在Extended Yale B、AR和LFW等三個基準數(shù)據(jù)庫上對現(xiàn)有方法的有效性進行了大規(guī)模測試,指出了現(xiàn)有方法的適用面及局限性.最后指出了有遮擋人臉識別給計算機視覺帶來的挑戰(zhàn)、現(xiàn)有方法在優(yōu)化算法和特征提取方面存在的主要問題以及未來利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡處理遮擋問題需重點考慮的問題.
[Abstract]:Face recognition with occlusion is an important problem to be solved in a realistic face recognition system. Its difficulty is mainly reflected in the feature loss caused by occlusion, alignment error and local aliasing. This paper reviews the existing methods in terms of robust classifier design and robust feature extraction. Using fully the inherent structure of face image and occlusion itself, the key idea of designing robust classifier is to suppress or eliminate the occlusion or the error caused by occlusion. From the point of view of subspace regression, the general methods of mainstream linear regression classifier to deal with occlusion are reviewed: collaborative representation, dictionary representation of occlusion and learning and compression techniques of occlusion dictionary; From the point of view of structured error coding, the error coding method based on low rank structure of face image and the coding method of embedding occluded spatial structure into reconstruction error are reviewed. The existing iterative weighted error coding methods are reviewed from the aspects of noise suppression and occlusion detection. This paper emphasizes the importance of feature extraction in solving the problem of shaded face recognition, and summarizes the basic elements of robust feature extraction. The zero-sum difference caused by the "shallow" features, represented by the gradient direction of the image and the Weber face, is analyzed in depth. The coding principle of combining convolutional neural network with the classical feature extraction framework of "feature graph-pattern graph-bar graph", represented by PCANet, is proposed. The occlusion invariance of the "depth" feature generated by the convolution neural network represented by DeepID and its encoding criterion are also discussed. The validity of the existing methods is tested on the basis of three benchmark databases, Extended Yale Bearar and LFW, and the applicability and limitation of the existing methods are pointed out. Finally, it points out the challenge to computer vision caused by face recognition with occlusion, the main problems existing in the existing methods in optimization algorithm and feature extraction, and the problems that need to be considered in the future using convolution neural network to deal with occlusion problem.
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學計算機科學與技術(shù)學院;
【基金】：國家自然科學基金(61402411,61379017,61672464) 浙江省自然科學基金(LY18F020031,LY17F020021)資助~~
【分類號】：TP181;TP391.41

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本文編號：1988515