A robust sparse representation algorithm based on adaptive joint dictionary
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sparse representation based on dictionary construction and learning methods have aroused interests in the field of face recognition. Aiming at the shortcomings of face feature dictionary not ‘clean’ and noise interference dictionary not ‘representative’ in sparse representation classification model, a new method named as robust sparse representation is proposed based on adaptive joint dictionary (RSR‐AJD). First, a fast low‐rank subspace recovery algorithm based on LogDet function (Fast LRSR‐LogDet) is proposed for accurate low‐rank facial intrinsic dictionary representing the similar structure of human face and low computational complexity. Then, the Iteratively Reweighted Robust Principal Component Analysis (IRRPCA) algorithm is used to get a more precise occlusion dictionary for depicting the possible discontinuous interference information attached to human face such as glasses occlusion or scarf occlusion etc. Finally, the above Fast LRSR‐LogDet algorithm and IRRPCA algorithm are adopted to construct the adaptive joint dictionary, which includes the low‐rank facial intrinsic dictionary, the occlusion dictionary and the remaining intra‐class variant dictionary for robust sparse coding. Experiments conducted on four popular databases (AR, Extended Yale B, LFW, and Pubfig) verify the robustness and effectiveness of the authors’ method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».