【摘 要】
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传统的低秩恢复算法在识别有混合污染的人脸图像时,通常只对污染部分进行一种类型的约束,并不能很好地恢复出干净的样本。针对这种情况,提出了结构化鲁棒低秩恢复算法(struct
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61672265、U1836218);教育部111项目(B12018)
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传统的低秩恢复算法在识别有混合污染的人脸图像时,通常只对污染部分进行一种类型的约束,并不能很好地恢复出干净的样本。针对这种情况,提出了结构化鲁棒低秩恢复算法(structured and robust low-rank recovery for mixed contamination,SRLRR)。SRLRR算法利用对二维误差图像的低秩约束移除样本中的连续污染部分,同时利用稀疏约束分离样本中服从拉普拉斯分布的噪声。另外,为了学习到更具有鉴别性的低秩表示,该算法对表示系数进行了块对角结构化约束。在三个常用数
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