10.3969/j.issn.2095-2783.2020.03.002
一种结合内变化基和乘性协同表示分类的人脸识别算法
针对协同表示分类的缺点,提出了一种结合内变化基和乘性协同表示分类的人脸识别算法.首先,利用测试库中人脸不同噪声的变化或图库外人脸的噪声变化,构造出训练样本人脸与测试样本人脸之间变化的内变化基稀疏字典;然后,训练样本在字典的帮助下模拟出受遮挡和光照影响的各种特征,减小训练样本与测试样本之间的差异,达到提高识别率的目的.各种比较算法在AR人脸库、ORL人脸库,Yale人脸库和Yale B人脸库上的实验结果表明,所提算法能大幅度提高协同表示分类算法的识别率,对于单样本人脸识别具有优秀的鲁棒性.
人脸识别、稀疏表示、协同表示、单样本、特征提取
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
四川省教育厅一般科研项目;四川轻化工大学科研项目
2020-05-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
260-266