|本期目录/Table of Contents|

[1]韦　仙,康睿丹.基于降维压缩法的图像重构[J].武汉工程大学学报,2015,37(12):69-74.[doi:10. 3969/j. issn. 1674-2869. 2015. 12. 0１５]
　-.Image reconstruction based on dimension reduction and compression technology[J].Journal of Wuhan Institute of Technology,2015,37(12):69-74.[doi:10. 3969/j. issn. 1674-2869. 2015. 12. 0１５]
点击复制

基于降维压缩法的图像重构(/HTML)
分享到：

《武汉工程大学学报》[ISSN:1674-2869/CN:42-1779/TQ]

卷:
37
期数:
2015年12期
页码:
69-74
栏目:
机电与信息工程
出版日期:
2016-01-14

文章信息/Info

Title:
Image reconstruction based on dimension reduction and compression technology
文章编号:
1674-2869(2015)12-0069-06
作者:
韦　仙; 康睿丹
太原工业学院理学系，山西 太原 ０３０００８
Author(s):
ＷＥＩ Ｘｉａｎ;  ＫＡＮＧ Ｒｕｉ-ｄａｎ
Ｆａｃｕｌｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ， Ｔａｉｙｕａｎ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｓｈａｎｘｉ ０３０００８， Ｃｈｉｎａ
关键词:
矩阵填充; 人脸识别; 低秩; 奇异值分解
Keywords:
ｍａｔｒｉｘ ｃｏｍｐｌｅｔｉｏｎ;  ｆａｃｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ;  ｌｏｗ?鄄ｒａｎｋ;  ｓｉｎｇｕｌａｒ ｖａｌｕｅ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ
分类号:
Ｏ４１１.１
DOI:
10. 3969/j. issn. 1674-2869. 2015. 12. 0１５
文献标志码:
A
摘要:
针对人脸图像易受环境因素的影响造成缺失或者受噪声污染，提出了从有限的信息中重构完整的图像矩阵的方法． 首先利用奇异值压缩降维的方法提取人脸图像的特征值，并运用基于凸优化的矩阵填充技术对缺失的图像矩阵进行有效重构，然后采用固定点迭代算法，通过Ｍａｔｌａｂ语言编程，进行分裂法迭代，在选取合适参数的情况下使运行程序快速收敛至目标矩阵，减小了运行时间． 分析峰值信噪比随奇异值个数的变化关系，对人脸图像的保真度进行评估，通过对不同采样率下人脸图像重构效果的对比，运行时间的分析，得出降维压缩技术能够有效实现图像矩阵填充的结论．
Abstract:
Ａｉｍｅｄ ａｔ that ｔｈｅ ｆａｃｅ ｉｍａｇｅ ｉｓ ｕｓｕａｌｌｙ ｍｉｓｓｉｎｇ ａｎｄ ｃｏｒｒｕｐｔｅｄ ｂｙ ｎｏｉｓｅ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｉｍｐａｃｔ ｏｆ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｆａｃｔｏｒｓ， ｗｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａ ｍｅｔｈｏｄ ｔｏ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔ ｔｈｅ ｃｏｍｐｌｅｔｅ ｉｍａｇｅ ｍａｔｒｉｘ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｌｉｍｉｔｅｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ． Ｆｉｒｓｔｌｙ， ｗｅ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｈｅ ｍａｔｒｉｘ ｃｏｍｐｌｅｔｉｏｎ ｔｈｅｏｒｙ ｔｏ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｍａｔｒｉｘ ｗｈｏｓｅ ｅｉｇｅｎｖａｌｕｅｓ ａｒｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｅｘｔｒａｃｔｅｄ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｓｉｎｇｕｌａｒ ｖａｌｕｅ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ． Ｔｈｅｎ， ｗｅ ｕｓｅｄ ｔｈｅ ｍａｔｒｉｘ ｃｏｍｐｌｅｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｃｏｎｖｅｘ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｔｏ ｓｔｕｄｙ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｍｉｓｓｉｎｇ ｍａｔｒｉｘ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｂｙ ｒｕｎｎｉｎｇ ｔｈｅ ｆｉｘｅｄ ｐｏｉｎｔ ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ． Ｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｎ ｑｕｉｃｋｌｙ ｃｏｎｖｅｒｇｅ ｔｏ ｔｈｅ ｔａｒｇｅｔ ｍａｔｒｉｘ ｉｎ ｔｈｅ ｃａｓｅ ｏｆ ｓｅｌｅｃｔｉｎｇ ａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｂｙ ｃｏｎｄｕｃｔｉｎｇ ｓｐｌｉｔｔｉｎｇ ｉｔｅｒａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｈｅｌｐ ｏｆ Ｍａｔｌａｂ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ ｌａｎｇｕａｇｅ，which ｒｅｄｕｃｅｓ ｔｈｅ ｒｕｎｎｉｎｇ ｔｉｍｅ． Ｗｅ ｅｖａｌｕａｔｅｄ ｔｈｅ ｆｉｄｅｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｆａｃｅ ｉｍａｇｅ ｂｙ ａｎａｌｙｚｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｐｅａｋ ｓｉｇｎａｌ ｔｏ ｎｏｉｓｅ ｒａｔｉｏ ａｎｄ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｓｉｎｇｕｌａｒ ｖａｌｕｅｓ． Ｔｈｅ ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｍａｔｒｉｘ ｉｓ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｃｏｍｐｌｅｔｅｄ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ ｔｈｒｏｕｇｈ ａｎａｌｙzing ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｆａｃｅ ｉｍａｇｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｕｎｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｒａｔｅｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｒｕｎ-ｔｉｍｅｓ．

参考文献/References:

［１］　杨济美，向世明，刘荣，等．矩阵低秩逼近的快速增量算法及其在人脸图像中的应用［Ｊ］．中国科学技术大学学报，２００９，３９（９）：９７０－９７９．ＹＡＮＧ Ｊｉ－ｍｅｉ， ＸＩＡＮＧ Ｓｈｉ－ｍｉｎｇ， ＬＩＵ Ｒｏｎｇ， ｅｔ ａｌ． Ａ ｆａｓｔ ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｌｏｗ ｒａｎｋ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｍａｔｒｉｃｅｓ ａｎｄ ｉｔｓ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｆａｃｉａｌ ｉｍａｇｅｓ［Ｊ］. Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ Ｃｈｉｎａ， ２００９，３９（９）：９７０－９７９．（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）［２］　ＨＯＮＧ Ｚ Ｑ． Ａｌｇｅｂｒａｉｃ ｆｅａｔｕｒｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｆｏｒ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，１９９１，２４（３）：２１１?鄄２１９．［３］　ＢＥＧＨＤＡＤＩ Ａ，ＰＥＳＱＵＥＴ Ｐ Ｂ. Ａ ｎｅｗ ｉｍａｇｅ ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ ｍｅａｓｕｒｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｗａｖｅｌｅｔ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ［J］.Ｐｒｏｃ ｏｆ ＩＥＥＥ ＩＳＳＰＡ，２００３（１）：４８５?鄄４８８．［４］　夏平平，吕太之． 动态人脸识别系统的设计与实现［Ｊ］．武汉工程大学学报，２０１１，３３（１０）：１０７?鄄１１０．ＸＩＡ Ｐｉｎｇ?鄄ｐｉｎｇ， ＬYU Ｔａｉ?鄄ｚｈｉ． Ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ａ ｄｙｎａｍｉｃ ｆａｃｅｓ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｗｕｈａｎ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， ２０１１，３３（１０）：１０７?鄄１１０．（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）［５］　韦仙． 基于矩阵填充技术重构哦低秩密度矩阵［Ｊ］．武汉工程大学学报，２０１５，３７（２）：７２?鄄７６．ＷＥＩ Ｘｉａｎ． Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ ｌｏｗ?鄄ｒａｎｋ ｄｅｎｓｉｔｙ ｍａｔｒｉｘ ｖｉａ ｍａｔｒｉｘ ｃｏｍｐｌｅｔｉｏｎ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｗｕｈａｎ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， ２０１５，３７（２）：７２?鄄７６． （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）［６］　ＥＭＭＡＮＵＥＬ Ｊ Ｃ，ＢＥＮＪＡＭＩＮ R． Ｅｘａｃｔ ｌｏｗ?鄄ｒａｎｋ ｍａｔｒｉｘ ｃｏｍｐｌｅｔｉｏｎ ｖｉａ ｃｏｎｖｅｘ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ［Ｊ］. ＩＥＥＥ，２００８（２３?鄄２６）： ８０６?鄄８１２．［７］　ＭＡ Ｓｈｉ?鄄ｑｉａｎ，ＤＯＮＡＬＤ Ｇ， ＣＨＥＮ Ｌｉ?鄄ｆｅｎｇ． Ｆｉｘｅｄ ｐｏｉｎｔ ａｎｄ Ｂｒｅｇｍａｎ ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ ｍａｔｒｉｘ ｒａｎｋ ｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎ［Ｊ］. Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ，２０１１，１２８（１?鄄２）：３２１?鄄３５３．

相似文献/References:

[1]夏平平,吕太之.动态人脸识别系统的设计与实现[J].武汉工程大学学报,2011,(10):107.
　XIA Ping ping,LV Tai zhi.Design and implementation of dynamic faces recognition system[J].Journal of Wuhan Institute of Technology,2011,(12):107.
[2]韦　仙.基于矩阵填充技术重构低秩密度矩阵[J].武汉工程大学学报,2015,37(02):72.[doi:10. 3969/j. issn. 1674-2869. 2015. 02. 016]
　Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ ｌｏｗ－ｒａｎｋ ｄｅｎｓｉｔｙ ｍａｔｒｉｘ ｖｉａ ｍａｔｒｉｘ ｃｏｍｐｌｅｔｉｏｎ[J].Journal of Wuhan Institute of Technology,2015,37(12):72.[doi:10. 3969/j. issn. 1674-2869. 2015. 02. 016]
[3]陈希彤,卢　涛*.基于全局深度分离卷积残差网络的高效人脸识别算法[J].武汉工程大学学报,2019,(03):276.[doi:10. 3969/j. issn. 1674-2869. 2019. 03. 014]
　CHEN Xitong,LU Tao *.Efficient Face Recognition Algorithm Using Global Deep Separable Convolutional and Residual Network[J].Journal of Wuhan Institute of Technology,2019,(12):276.[doi:10. 3969/j. issn. 1674-2869. 2019. 03. 014]
[4]郭 婷,张天序*,郭诗嘉.一种红外图像和宽光谱融合的人脸识别算法[J].武汉工程大学学报,2022,44(03):320.[doi:10.19843/j.cnki.CN42-1779/TQ.202111015]
　GUO Ting,ZHANG Tianxu*,GUO Shijia.Face Recognition Algorithm Based on Fusion of Infrared Image and Wide Spectrum Features[J].Journal of Wuhan Institute of Technology,2022,44(12):320.[doi:10.19843/j.cnki.CN42-1779/TQ.202111015]

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2015-11-05基金项目:太原工业学院院级青年科学基金(2014LQ05)作者简介:韦仙(1988-),女,山西晋城人,助理实验师,硕士. 研究方向:压缩感知与矩阵填充.
更新日期/Last Update: 2016-01-21