10.3969/j.issn.1001-4616.2016.04.007
基于样本融合的核稀疏人脸识别方法
针对基于小样本集人脸图像的识别能力低,计算复杂度高的问题,提出了一种基于样本融合的核稀疏表示方法(KSRMSF).该方法首先通过在原始样本集中添加镜像训练样本和对称训练样本,扩大了原始样本集的规模,接着使用基于高斯核函数的算法从扩充后的训练样本集中挑选若干个最近邻训练样本,利用这组最近邻样本的线性组合表示待识别的测试样本,根据L2范式的结果对测试样本进行分类,通过修改最近邻样本数获得更高的分类精度.实验结果表明该方法比同类识别算法有更好的识别效果.
人脸识别、样本融合、核诱导、稀疏表示、N最近邻
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61170126、61340037、61300167、61402205;江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目CXLX13_67;南通市科技计划应用研究资助项目BK2012038
2017-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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