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基于稀疏表示与特征融合的人脸识别方法  
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【英文篇名】 Face recognition method based on sparse representation and feature fusion
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【作者】 木立生; 吕迎春;
【英文作者】 MU Lisheng; Lü Yingchun; School of Information Engineering; Taiyuan University of Technology;
【作者单位】 太原理工大学信息工程学院;
【文献出处】 现代电子技术 , Modern Electronics Technique, 编辑部邮箱 2018年 09期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 人脸识别; 稀疏表示; 低秩恢复; 特征融合; 鲁棒性; 泛化性能;
【英文关键词】 face recognition; sparse representation; low-rank recovery; feature fusion; robustness; generalization performance;
【摘要】 针对人脸识别在有遮挡、表情、光照的变化或受到噪声污染时鲁棒性变差问题,提出一种基于稀疏表示与特征融合的人脸识别算法。首先采用低秩恢复算法得到训练样本和测试样本的干净人脸图像,提取干净人脸图像的LBP,HOG,Gabor三种特征向量;然后对部分训练样本进行SRC分类测试,根据SRC的识别结果与分类残差定义一个损失函数,再利用正则化最小二乘法计算出使损失函数最小的权重向量;最后根据该权重向量重构规则化残差进行分类。在ORL,Extended Yale B和AR数据库上进行实验,结果表明,该算法优于利用单一特征识别的方法,并且对光照、噪声、遮挡等因素产生的影响有较好的泛化性能。
【英文摘要】 Since the robustness of face recognition becomes worse due to the changes of sheltering,expression and illumination,or noise pollution,a face recognition algorithm based on sparse representation and feature fusion is proposed. The low-rank recovery algorithm is used to get the clean face images of training samples and test samples,and their feature vectors(LBP,HOG,Gabor)are extracted. The SRC classification test was performed for some training samples. A loss function is defined according to the recognition...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(51279122)~~
【更新日期】 2018-05-25
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引言随着压缩感知编码理论的提出,基于稀疏编码[1]模型(SRC)的人脸识别技术引起国内外众多研究者的广泛关注[2-5]。在SRC中,测试图像被编码为训练样本的稀疏线性组合,再通过求解l1范数最优化问题得出其最稀疏解,该方法在实际应用中取得了良好的效果。但是SRC中误差矩阵为单位?

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