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二次近邻稀疏重构法及人脸识别
被引量:
4
1
作者
邵冬华
施志刚
史军杰
《重庆邮电大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2017年第6期844-850,共7页
基于整个数据集的稀疏表示(sparse representation classification,SRC)用于人脸识别在很大程度上影响了运行效率。如何利用较少样本稀疏表示在保证计算效率的同时,识别率也有一定提升,尤其是面对光照、角度、姿态等非受控环境,目前仍...
基于整个数据集的稀疏表示(sparse representation classification,SRC)用于人脸识别在很大程度上影响了运行效率。如何利用较少样本稀疏表示在保证计算效率的同时,识别率也有一定提升,尤其是面对光照、角度、姿态等非受控环境,目前仍是一个问题。考虑到协同表示(collaborative representation classification,CRC)基于l2范数稀疏求解的优势,为进一步提升CRC的整体分类性能,引入类内近邻,提出一种二次近邻稀疏重构表示法。该方法首先在原始训练集上选择各类训练样本中与待测样本距离相近的若干样本组成近邻样本集,并协同表示,接着分别用各类近邻样本重构待测样本,再次选择与待测样本相近的若干重构样本协同表示,最终实现模式分类。在ORL和FERET数据库上的仿真实验表明,相比现有的一些CRC算法,该方法在一定程度上缩短了运行时间,并使识别更精确。
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关键词
稀疏表示
人脸识别
协同表示
二次近邻
稀疏重构
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职称材料
题名
二次近邻稀疏重构法及人脸识别
被引量:
4
1
作者
邵冬华
施志刚
史军杰
机构
南通航运职业技术学院教育信息化管理中心
南通航运职业技术学院管理信息系
出处
《重庆邮电大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2017年第6期844-850,共7页
基金
南通航运学院科技基金重点资助项目(HYKJ/2016A02)~~
文摘
基于整个数据集的稀疏表示(sparse representation classification,SRC)用于人脸识别在很大程度上影响了运行效率。如何利用较少样本稀疏表示在保证计算效率的同时,识别率也有一定提升,尤其是面对光照、角度、姿态等非受控环境,目前仍是一个问题。考虑到协同表示(collaborative representation classification,CRC)基于l2范数稀疏求解的优势,为进一步提升CRC的整体分类性能,引入类内近邻,提出一种二次近邻稀疏重构表示法。该方法首先在原始训练集上选择各类训练样本中与待测样本距离相近的若干样本组成近邻样本集,并协同表示,接着分别用各类近邻样本重构待测样本,再次选择与待测样本相近的若干重构样本协同表示,最终实现模式分类。在ORL和FERET数据库上的仿真实验表明,相比现有的一些CRC算法,该方法在一定程度上缩短了运行时间,并使识别更精确。
关键词
稀疏表示
人脸识别
协同表示
二次近邻
稀疏重构
Keywords
sparse representation classification
face recognition
collaborative representation classification
secondary nearest neighbor
sparse reconstruction
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
二次近邻稀疏重构法及人脸识别
邵冬华
施志刚
史军杰
《重庆邮电大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2017
4
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