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J-GLOBAL ID：201802231007783893   整理番号：18A0343130

ロバストな顔認識のための重み付きスパース符号化正則化された非凸行列回帰【Powered by NICT】

Weighted sparse coding regularized nonconvex matrix regression for robust face recognition

著者 (5件)： Zhang Hengmin (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, PR China) ,  Yang Jian (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, PR China) ,  Xie Jianchun (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, PR China) ,  Qian Jianjun (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, PR China) ,  Zhang Bob (Department of Computer and Information Science, University of Macau, Macau, PR China)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 394-395  ページ： 1-17  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ロバストな顔認識のための大部分の既存の回帰ベース分類法は,通常,画像レベル雑音のためのピクセルレベル雑音や核型ノルムに対するL_1ノルムまたはFrobeniusノルムを用いた表現誤差を特性化し,l_1ノルムまたはL_ノルムによる係数ベクトルをコードする。著者らの知る限り,核型ノルムは低ランク構造情報を記述するために使用できるが,準最適解につながる可能性があるが,L_1ノルムまたはL_ノルムはスパース性または協同性を促進することができるが,データの事前情報(例えば,局所性および類似性関係)を無視している可能性がある。これらの欠点を解決するために,著者らは構造ノイズのための重み付きスパース符号化正則化マトリックスγノルムに基づくマトリックス回帰(WSγMR)を含む二種類の重み付きスパース符号化正則化非凸マトリックス回帰モデルと混合雑音(例えば,構造雑音プラススパース雑音)のための重み付きスパース符号化正則化マトリックスγノルムとミニマックス凹プラス(MCP)関数に基づくマトリックス回帰(WSγM~2R)を提案した。MCP誘導非凸関数は異なる特異値の不均衡ペナルティと誤差画像行列のエントリを克服することができ,,重み付きスパース符号化は,新しい距離メトリックを借用することによって,事前情報を考慮することができる。非凸iALM(NCiALM)とマジョリゼーション-最小化iALM(MMiALM)を含む正確拡張Lagrange乗数(iALM)アルゴリズムの変異体は,提案したモデルを解決するために開発した。マトリックスγノルムベース分類器を分類のための考案した。最後に,四つの有名な顔画像データベース上での実験を行い,最先端の回帰法と比較してこの方法の優位性を検証できる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *正則化 ,  *ロバスト性 ,  *透視図法 ,  *凸形 ,  雑音 ,  回帰モデル ,  キャラクタリゼーション ,  アルゴリズム ,  ノルム ,  データベース ,  ベクトル ,  局所性
準シソーラス用語： 事前知識 ,  スパース性 ,  *スパースコーディング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 非凸行列回帰 ,  重み付きスパース符号化 ,  不正確な拡張Lagrange乗数法 ,  顔認識

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： ロバスト ,  顔認識 ,  スパース符号化 ,  正則化 ,  凸 ,  行列