子空间变换诱导的稳健人脸图像相似度度量（英文）

作者：张键; 张恒^*; 薄丽玲; 李宏然; 徐帅; 袁冬青

来源：Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 2020, 21(09): 1334-1346.

• 子空间分析
• 图像相似度度量
• 人脸识别
• 模式识别

相似度度量方法在许多领域(如模式识别与机器感知)扮演着重要角色,引起国内外学者重点关注。当前,为图像构建二维稳健的相似度度量方法仍是重要研究课题。本文针对稳健人脸识别问题,基于子空间性质,提出一种有效且稳健的二维图像相似度度量方法。该方法通过线性变换与奇异值分解,度量两幅对齐人脸图像的相似度,同时消弱人脸识别过程中的干扰。展示了该方法的数学特征及度量特性,进而揭示所提方法的可行性与稳健机制。结合最近邻分类器,评估了所提方法在不同挑战下的人脸识别性能。实验结果表明所提方法在准确性和稳健性方面具有一定优势。