論文の概要: Quasi Non-Negative Quaternion Matrix Factorization with Application to Color Face Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16739v1
• Date: Wed, 30 Nov 2022 04:51:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 18:18:00.690762
• Title: Quasi Non-Negative Quaternion Matrix Factorization with Application to Color Face Recognition
• Title（参考訳）: 擬似非負の四元行列分解と色認識への応用
• Authors: Yifen Ke, Changfeng Ma, Zhigang Jia, Yajun Xie, Riwei Liao
• Abstract要約: カラー画像処理のための新しい準負四元行列分解(QNQMF)を提案する。 四元数モデルにおける顔認識の精度は、カラー画像の赤、緑、青のチャネルよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To address the non-negativity dropout problem of quaternion models, a novel quasi non-negative quaternion matrix factorization (QNQMF) model is presented for color image processing. To implement QNQMF, the quaternion projected gradient algorithm and the quaternion alternating direction method of multipliers are proposed via formulating QNQMF as the non-convex constraint quaternion optimization problems. Some properties of the proposed algorithms are studied. The numerical experiments on the color image reconstruction show that these algorithms encoded on the quaternion perform better than these algorithms encoded on the red, green and blue channels. Furthermore, we apply the proposed algorithms to the color face recognition. Numerical results indicate that the accuracy rate of face recognition on the quaternion model is better than on the red, green and blue channels of color image as well as single channel of gray level images for the same data, when large facial expressions and shooting angle variations are presented.
• Abstract（参考訳）: 四元数モデルの非負性低下問題に対処するため、カラー画像処理のための新しい準非負性四元数行列分解(QNQMF)モデルを提案する。 QNQMFを実装するために、QNQMFを非凸制約四元数最適化問題として定式化することにより、乗算器の四元数射影勾配アルゴリズムと四元数交互方向法を提案する。 提案アルゴリズムのいくつかの特性について検討した。 カラー画像再構成に関する数値実験により、四元数で符号化されたこれらのアルゴリズムは、赤、緑、青のチャンネルで符号化されたアルゴリズムよりも優れた性能を示した。 さらに,提案アルゴリズムをカラー顔認証に適用する。 以上の結果から,カラー画像の赤,緑,青の各チャネルと,顔の表情や撮影角度の変化が大きい場合の同一データに対するグレーレベル画像の単一チャネルよりも,四元モデルでの顔認識精度が優れることが示唆された。

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