論文の概要: Hybrid second-order gradient histogram based global low-rank sparse regression for robust face recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.05893v1
• Date: Sat, 08 Nov 2025 07:31:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:44.641547
• Title: Hybrid second-order gradient histogram based global low-rank sparse regression for robust face recognition
• Title（参考訳）: ハイブリッド2階勾配ヒストグラムを用いたロバスト顔認識のための大域低ランクスパース回帰
• Authors: Hongxia Li, Ying Ji, Yongxin Dong, Yuehua Feng,
• Abstract要約: 本稿では,Global Low-Rank Sparse Regressionモデルを用いたハイブリッド2次勾配ヒストグラムを提案する。 実験により,提案手法は既存の回帰に基づく分類手法よりも有意に優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.582941396468189
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-rank sparse regression models have been widely applied in the field of face recognition. To further address the challenges caused by complex occlusions and illumination variations, this paper proposes a Hybrid Second-Order Gradient Histogram based Global Low-Rank Sparse Regression (H2H-GLRSR) model. Specifically, a novel feature descriptor called the Hybrid Second-Order Gradient Histogram (H2H) is first designed to more effectively characterize the local structural features of facial images. Then, this descriptor is integrated with the Sparse Regularized Nuclear Norm based Matrix Regression (SR$\_$NMR). Moreover, a global low-rank constraint is imposed on the residual matrix, enabling the model to better capture the global correlations inherent in structured noise. Experimental results demonstrate that the proposed method significantly outperforms existing regression-based classification approaches under challenging scenarios involving occlusions, illumination changes, and unconstrained environments.
• Abstract（参考訳）: 低ランクスパース回帰モデルは顔認識の分野で広く応用されている。 そこで本研究では,H2H-GLRSRモデルを用いたハイブリッド2次グラディエントヒストグラム(H2H-GLRSR)を提案する。 具体的には、Hybrid Second-Order Gradient Histogram (H2H)と呼ばれる新しい特徴記述子は、まず、顔画像の局所的な特徴をより効果的に特徴付けるように設計されている。 次に、この記述子はスパース正規化核ノルムに基づくマトリックス回帰(SR$\_$NMR)と統合される。 さらに、残差行列に大域的低ランク制約が課せられ、構造的雑音に固有の大域的相関をよりよく捉えることができる。 実験により,提案手法は, 閉塞, 照明変化, 制約のない環境を含む難解なシナリオ下で, 既存の回帰に基づく分類手法を著しく上回ることを示した。

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