사원수 협업 및 희소 표현: 색상 얼굴 인식에의 응용

협업 표현 기반 분류(CRC) 및 희소 RC(SRC)는 최근 얼굴 인식(FR)에서 큰 성공을 거두었습니다. 이전의 CRC 및 SRC는 원래 그레이스케일 이미지 기반 FR을 위해 실제 환경에서 설계되었습니다. 이들은 쿼리 색상 이미지의 색상 채널을 개별적으로 표현하고 색상 채널 간의 구조적 상관 정보를 무시합니다. 이러한 제한을 해결하기 위해, 본 논문에서는 사원수 ℓ1 최소화를 사용하는 색상 FR을 위한 두 가지 새로운 RC 방법, 즉 사원수 CRC(QCRC) 및 사원수 SRC(QSRC)를 제안합니다. 각 색상 이미지를 사원수 신호로 모델링함으로써, 이들은 쿼리 및 갤러리 색상 이미지의 색상 구조를 자연스럽게 보존하면서 쿼리 채널 이미지를 통합적인 방식으로 균일하게 코딩합니다. FR에서 CRC 및 SRC의 경험적 성공에도 불구하고, 그 효과를 보장하기 위한 몇 가지 이론적 결과가 개발되었습니다. 본 논문의 또 다른 목적은 온건한 조건하에서 QCRC와 QSRC에 대한 이론적 보장을 확립하는 것입니다. 벤치마크 실제 데이터베이스에서 경쟁 방법들과의 비교는 색상 FR 및 재구성을 위한 제안된 방법의 우수성을 일관되게 보여줍니다.