局部稀疏表示的鲁棒PCA人脸识别

游春芝; 崔建; 丁伯伦

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局部稀疏表示的鲁棒PCA人脸识别

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近来提出了一种基于误差分析的鲁棒PCA人脸识别算法,然而当字典增大时,低秩分解就变得很复杂.针对此问题提出了一种局部稀疏表示的鲁棒PCA人脸识别算法.根据稀疏表示系数之间的相似性,选取邻近样本组成新的字典,然后通过鲁棒PCA进行低秩人脸识别.通过Yale、ORL人脸数据的实验,表明该算法对光照、遮挡仍具有较好的鲁棒性,同时大大减少计算成本.另一方面也说明通过稀疏表示选取邻近样本的可行性.

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来源
《微型电脑应用》 |2019年第4期|23-26|共4页
作者
游春芝; 崔建; 丁伯伦;
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作者单位

山西医科大学汾阳学院基础医学部;

吕梁032200;

山西医科大学汾阳学院基础医学部;

吕梁032200;

安徽信息工程学院;

芜湖241000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
误差分析; 局部稀疏表示; 鲁棒性; 邻近样本;

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