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基于核的两阶段稀疏表示的人脸识别研究
被引量:
1
1
作者
项晓丽
武圣
+2 位作者
龙伟
郭杭
武和雷
《测控技术》
CSCD
2016年第8期20-24,共5页
为了提高人脸识别的分类正确率,提出了一种基于核的两阶段稀疏表示(KBTPSR)的人脸识别方法。该方法首先利用一个非线性函数将原始数据空间映射到特征空间;然后,在该特征空间中将待测样本表示为所有训练样本的一个线性组合,接下来根据每...
为了提高人脸识别的分类正确率,提出了一种基于核的两阶段稀疏表示(KBTPSR)的人脸识别方法。该方法首先利用一个非线性函数将原始数据空间映射到特征空间;然后,在该特征空间中将待测样本表示为所有训练样本的一个线性组合,接下来根据每个训练样本的表示贡献选出待测样本的M个最近邻;最后,将待测样本表示为上述M个最近邻的一个线性组合并且利用每一类训练样本对待测样本的表示贡献来完成分类。大量的实验结果表明,该方法可以获得很好的识别效果。
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关键词
人脸识别
基于核的两阶段稀疏
表示
非线性函数
特征空间
表示贡献
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职称材料
题名
基于核的两阶段稀疏表示的人脸识别研究
被引量:
1
1
作者
项晓丽
武圣
龙伟
郭杭
武和雷
机构
南昌大学信息工程学院
山东大学软件学院
出处
《测控技术》
CSCD
2016年第8期20-24,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61261011
41374039)
文摘
为了提高人脸识别的分类正确率,提出了一种基于核的两阶段稀疏表示(KBTPSR)的人脸识别方法。该方法首先利用一个非线性函数将原始数据空间映射到特征空间;然后,在该特征空间中将待测样本表示为所有训练样本的一个线性组合,接下来根据每个训练样本的表示贡献选出待测样本的M个最近邻;最后,将待测样本表示为上述M个最近邻的一个线性组合并且利用每一类训练样本对待测样本的表示贡献来完成分类。大量的实验结果表明,该方法可以获得很好的识别效果。
关键词
人脸识别
基于核的两阶段稀疏
表示
非线性函数
特征空间
表示贡献
Keywords
face recognition
kernel-based two-phase sparse representation
non-linear function
feature space
representation contribution
分类号
TP391.4 [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
基于核的两阶段稀疏表示的人脸识别研究
项晓丽
武圣
龙伟
郭杭
武和雷
《测控技术》
CSCD
2016
1
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引证文献
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