计算机与现代化

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多元线性回归在非负矩阵分解人脸识别中的应用

  

  1. (1.西安理工大学自动化与信息工程学院,陕西 西安 710048; 2.中国电子科技集团公司第二十研究所数据链技术重点实验室,陕西 西安 710068; 3.东华大学理学院,上海 201620)
  • 收稿日期:2017-06-28 出版日期:2017-11-21 发布日期:2017-11-21
  • 作者简介:高亮(1985-),女,陕西礼泉人,西安理工大学自动化与信息工程学院助理工程师,硕士,研究方向:信号分析与处理,电力系统智能控制与应用; 潘积远(1985-),男,广西合浦人,中国电子科技集团公司第二十研究所数据链技术重点实验室高级工程师,博士,研究方向:机器学习; 于佳平(1983-),女,东华大学理学院讲师,博士,研究方向:流形计算。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金青年科学基金资助项目(11501097)

Application of Multivariable Linear Regression in NMF Face Recognition

  1. (1. Faculty of Automation and Information Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China; 2. Key Laboratory of Data Link, No. 20th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation, Xi’an 710068, China; 3. College of Science, Donghua University, Shanghai 201620, China)
  • Received:2017-06-28 Online:2017-11-21 Published:2017-11-21

摘要: 单一次优非负基特征蕴含的人脸分类信息有限,分类精度受制于基特征的低维表示。针对非负矩阵分解(NMF)的弱分类特点,分析NMF的人脸识别过程,提出增加多组基特征扩充可用弱分类信息;利用多组弱分类标签向量的相关性,采用多元线性回归方法建立集成标签映射,整合关联的弱类别信息,在次优基特征低维表示基础上提取正确的类结构关系。利用多种人脸数据集的实验结果表明,符合统计属性的集成标签映射能显著改善NMF的人脸识别能力。

关键词: 非负矩阵分解, 集成分类, 偏最小二乘回归, 岭回归, 人脸识别

Abstract: Single sub-optimal nonnegative basis features usually contain limited face category information and the recognition rate lies on the related low dimensional representation. On account of the weak classification of NMF, more basis features were proposed to develop more latent correlated category information by looking at the face recognition process of NMF carefully. And then, the multivariable linear regression methods were used to build label mapping from ensemble weak labels to true label. It integrated the weak correlated category structure information and rose the correct category structure to the surface well. The results on several face databases show that the statistical label mapping enhances the face recognition capability of NMF.

Key words: nonnegative matrix factorization, ensemble classification, partial least squares regression, ridge regression, face recognition

中图分类号: