人脸面部变化字典学习的单样本人脸识别问题

蔡珺; 陈靖; 梁杏

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人脸面部变化字典学习的单样本人脸识别问题

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基于稀疏表达的分类识别方法（SRC）是近年来人脸识别领域的热点研究课题之一,该理论认为,可以用人脸数据库中的所有其他样本作为稀疏表达字典,并且理想状态下该样本仅与同类样本强相关.然而其对于样本数量有着较高要求,且在处理含有光照问题人脸图像时无法消除光照对数据库的影响.针对上述情况,在稀疏表达的基础上,利用随机投影和构造人脸面部变化模型来优化稀疏表达字典,提出一种新的单样本人脸识别算法.该算法在低维空间中不仅能保持原始数据的稀疏重构关系,还能提高单样本人脸识别准确率.通过AR,Yale B,Extended Yale B人脸数据库的实验证明了面部变化模型的框架和其算法的有效性.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2015年第9期|2079-2083|共5页
作者
蔡珺; 陈靖; 梁杏;
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作者单位

北京理工大学光电学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
人脸面部变化模型; 字典优化; 人脸识别; 压缩感知; 稀疏表达;

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