一种用于图像识别的稀疏增强概率协同表示分类算法

邓定胜

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一种用于图像识别的稀疏增强概率协同表示分类算法

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稀疏表示分类方法在图像遮蔽、弱光等情况下具有良好的应用及识别效果,但在测试样本少的环境下仍具有一定局限.将稀疏表示分类算法联合概率协同表示分类算法,以稀疏表示系数增强概率系统表示分类算法的表示系数,采用FERET、Multi-PIE与FRGC人脸数据库进行实验测试.结果显示,稀疏增强概率协同表示分类算法能够显著提升人脸识别的准确率,相比其他传统表示分类算法的识别准确率有一定程度的提升.研究结论为复杂人脸图像识别场景的应用提供实践参考.

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来源
《实验室研究与探索》|2021年第1期|32-3544|共5页
作者
邓定胜;
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作者单位

四川民族学院理工学院四川康定626001;

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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
稀疏表示; 协同表示; 概率增强; 图像识别;
入库时间 2022-08-20 04:36:30

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