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人脸识别中的零范数稀疏编码
被引量:
1
1
作者
郎利影
夏飞佳
《应用科学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期281-286,共6页
为解决人脸识别中运算速度和识别效果之间的矛盾,提出了零范数稀疏编码算法.该算法用零范数捕述稀疏编码模型的稀疏度,通过对模型的间断点连续开拓,有效地提高了算法收敛速度.运用ORL人脸数据库对该算法进行识别率和效率测试,并与非负...
为解决人脸识别中运算速度和识别效果之间的矛盾,提出了零范数稀疏编码算法.该算法用零范数捕述稀疏编码模型的稀疏度,通过对模型的间断点连续开拓,有效地提高了算法收敛速度.运用ORL人脸数据库对该算法进行识别率和效率测试,并与非负稀疏编码算法和非负矩阵稀疏分解算法进行对比,表明文中提出的算法调节稀疏度的能力更强,可有效缩短运算时间,并在较短时间内获得较高的识别率.
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关键词
人脸识别
稀疏编码
稀疏度
0范数
下载PDF
职称材料
题名
人脸识别中的零范数稀疏编码
被引量:
1
1
作者
郎利影
夏飞佳
机构
河北工程大学信息与电气工程学院
出处
《应用科学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期281-286,共6页
基金
国家自然科学基金(No.60874116)资助
文摘
为解决人脸识别中运算速度和识别效果之间的矛盾,提出了零范数稀疏编码算法.该算法用零范数捕述稀疏编码模型的稀疏度,通过对模型的间断点连续开拓,有效地提高了算法收敛速度.运用ORL人脸数据库对该算法进行识别率和效率测试,并与非负稀疏编码算法和非负矩阵稀疏分解算法进行对比,表明文中提出的算法调节稀疏度的能力更强,可有效缩短运算时间,并在较短时间内获得较高的识别率.
关键词
人脸识别
稀疏编码
稀疏度
0范数
Keywords
face recognition, sparse coding, sparsity, zero-norm
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
人脸识别中的零范数稀疏编码
郎利影
夏飞佳
《应用科学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
1
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