《基於低秩表示理論的圖像識別方法研究》是依託東南大學，由皋軍擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於低秩表示理論的圖像識別方法研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：皋軍
- 依託單位：東南大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
在圖像識別中，由於計算機對圖像的理解和感知能力遠遜於人類且處理效率遠不能滿足當今社會的發展需求，如何提取關鍵特徵進行維數壓縮與識識別是當前研究的一個難點與熱點問題。低秩表示理論作為一種新的稀疏表示技術，已經引起了科研人員的廣泛關注。本項目將開展低秩表示理論在圖像識別中的套用研究，豐富和發展模式識別的特徵提取技術和字典學習理論體系；在技術上設計出具有稀疏性、鑑別能力和魯棒性的圖像特徵提取方法和具有強鑑別性的字典學習算法。
結題摘要
在圖像識別中，由於計算機對圖像的理解和感知能力遠遜於人類且處理效率遠不能滿足當今社會的發展需求，如何開展特徵表示和學習研究是當前研究的一個難點與熱點問題。低秩表示理論作為一種新的稀疏表示技術，能夠充分挖掘數據本身蘊含的結構信息，已經引起了科研人員的廣泛關注。研究工作主要包括：(1)我們設計了一系列基於稀疏低秩表示理論的特徵提取算法；(2)我們設計了一系列基於稀疏低秩表示理論的字典學習算法；(3)我們設計了一系列基於稀疏低秩表示理論的分類算法。我們在人臉識別、圖像檢索和動作識別等資料庫上驗證了方法的有效性。進行本項研究的目的和意義在於：將人類感知圖像的稀疏低秩性機制與模式識別的研究結合起來，豐富和發展模式識別的特徵表示和學習的理論體系；在技術上設計出具有稀疏性、更具鑑別能力和魯棒性的圖像特徵提取和字典學習算法，提高計算機對圖像的理解和感知能力，為圖像自動識別在信息及相關領域的套用提供更好的技術支撐。
