基于低秩表示的运动分割与人脸聚类

资 源 简 介

基于低秩表示的运动分割与人脸聚类

详 情 说 明

低秩表示（Low-Rank Representation, LRR）是一种广泛应用于子空间聚类的数学工具，特别适合处理高维数据中的结构信息。在计算机视觉领域，它被用于解决运动分割和人脸聚类两大经典问题，其核心思想是将数据表示为低秩矩阵的线性组合，从而捕捉潜在的子空间结构。

运动分割 运动分割的目标是将视频序列中不同运动的物体分开。利用LRR时，通常将视频帧的特征（如轨迹或光流）堆叠为数据矩阵。LRR模型通过分解该矩阵为低秩部分（表示共有运动模式）和稀疏噪声（表示个体运动差异），从而实现运动物体的自动划分。

人脸聚类 人脸聚类旨在将一组人脸图像按身份归类。由于同一身份的人脸图像往往处于相同的线性子空间，LRR通过构建全局低秩亲和矩阵来刻画样本间的相似性。相比于传统方法（如K-means），LRR对噪声和遮挡更具鲁棒性，能有效处理非刚性变化（如表情、光照）。

实现关键点 数据预处理：对运动轨迹或人脸特征进行标准化，消除量纲影响。 低秩优化：采用核范数最小化（如奇异值阈值算法）求解低秩矩阵。 聚类增强：对生成的亲和矩阵施加谱聚类或层次聚类，提升分组效果。

LRR的MATLAB实现通常依赖优化工具箱（如ADMM求解器），需注意处理大规模数据时的计算效率问题。其优势在于理论严谨性，但参数选择（如正则化系数）对结果敏感，需结合具体任务调整。