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非最小平方误差局部-全局加权融合的稀疏表示遮挡人脸识别
被引量:
6
1
作者
胡正平
彭燕
赵淑欢
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2015年第7期633-640,共8页
考虑到图像遮挡后部分局部信息属性改变,在利用最小残差判决函数分类时,各类残差可能因较接近而导致分类错误.针对此问题,从分类器判决函数出发,提出基于稀疏系数累积的局部-全局加权融合的稀疏表示遮挡人脸识别算法.该算法主要利用各...
考虑到图像遮挡后部分局部信息属性改变,在利用最小残差判决函数分类时,各类残差可能因较接近而导致分类错误.针对此问题,从分类器判决函数出发,提出基于稀疏系数累积的局部-全局加权融合的稀疏表示遮挡人脸识别算法.该算法主要利用各类稀疏表示系数累积作为判决函数,使用Borda投票机制进行分类.利用系数累积进行全局分类,然后对局部各块分类,考虑到子块作用不同,利用稀疏度和残差两个参数表示其可信度权重,最后将全局和局部融合Borda投票,统计各类投票总数,实现分类.在公用数据库进行实验,结果表明该算法具有较好的有效性和鲁棒性.
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关键词
稀疏表示
人脸识别
可信度权重
稀疏系数累积
投票加权
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职称材料
基于Borda投票加权的子模块稀疏表示鲁棒模式识别算法
被引量:
6
2
作者
胡正平
李静
赵淑欢
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第10期2309-2315,共7页
利用子模块稀疏表示进行分类时,具有遮挡或强烈光照变化的子模块中各类残差可能很相近,此时正确类别残差可能不是最小,依据稀疏表示分类的残差最小判别准则将导致子模块错误分类,影响最终判别结果。针对此问题,提出基于Borda投票加权的...
利用子模块稀疏表示进行分类时,具有遮挡或强烈光照变化的子模块中各类残差可能很相近,此时正确类别残差可能不是最小,依据稀疏表示分类的残差最小判别准则将导致子模块错误分类,影响最终判别结果。针对此问题,提出基于Borda投票加权的子模块稀疏表示分类算法。首先利用Borda分别对子模块中的每类进行投票,然后利用子模块稀疏度和子模块残差确定该子模块的可信度权重,依据子模块可信度权重将所有子模块中每类票数进行加权求和,进行最终分类判别。实验结果表明,当图像具有遮挡或强烈光照变化时,提出的分类算法具有很好的有效性和鲁棒性。
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关键词
鲁棒人脸识别
稀疏表示
子模块可信度权重
子模块稀疏度
子模块残差
投票加权
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职称材料
基于自步学习的加权稀疏表示人脸识别方法
被引量:
10
3
作者
王学军
王文剑
曹飞龙
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第11期3145-3151,共7页
近年来基于稀疏表示的分类方法(SRC)成为了一个新的热点问题,在人脸识别领域取得了很大的成功。但基于稀疏表示的方法在重建待测样本时,有可能会利用与待测样本相差较大的训练样本,并且没有考虑到表示系数的局部信息,从而导致分类结果...
近年来基于稀疏表示的分类方法(SRC)成为了一个新的热点问题,在人脸识别领域取得了很大的成功。但基于稀疏表示的方法在重建待测样本时,有可能会利用与待测样本相差较大的训练样本,并且没有考虑到表示系数的局部信息,从而导致分类结果不稳定。提出一种基于自步学习的加权稀疏表示算法SPL-WSRC,在字典中有效剔除与待测样本相差较大的训练样本,并利用加权手段考虑样本间的局部信息,以提高分类精度和稳定性。通过3个典型的人脸数据集中的实验,实验结果表明,所提算法优于原稀疏表示算法SRC,特别是当训练样本足够多时,效果更明显。
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关键词
基于稀疏表示的分类方法
分类
自步学习
加权系数
人脸识别
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职称材料
基于HOG特征的加权稀疏表示人脸识别算法
被引量:
2
4
作者
高纪东
王正群
夏进
《计算机技术与发展》
2022年第7期64-69,共6页
在人脸识别中,为了进一步提高人脸图像对光照等外界因素的鲁棒性,提出一种基于HOG特征的加权稀疏表示算法,将加权稀疏表示方法和HOG特征以及随机投影方法相融合,以降低复杂度,提高识别性能。首先,统计每一幅图像的方向梯度直方图(HOG)特...
在人脸识别中,为了进一步提高人脸图像对光照等外界因素的鲁棒性,提出一种基于HOG特征的加权稀疏表示算法,将加权稀疏表示方法和HOG特征以及随机投影方法相融合,以降低复杂度,提高识别性能。首先,统计每一幅图像的方向梯度直方图(HOG)特征,并对每一幅图像进行归一化处理,削弱人脸图像中的光照影响;其次,对归一化后的图像引入随机矩阵算法,进行多次随机投影,得到每个样本所对应的稀疏系数,利用样本之间的距离作为稀疏系数的权值;在此基础上,对传统稀疏表示分类器进行改进,样本经随机矩阵多次投影和稀疏表示后会产生多个重构残差,最后利用样本的重构残差和对样本进行识别分类。ORL人脸库和GT人脸数据库上的实验证明该方法对光照等外界物理因素有着很好的鲁棒性。
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关键词
人脸识别
随机投影
稀疏系数
方向梯度直方图
加权稀疏表示
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职称材料
基于分块字典学习的稀疏表示人脸识别方法
5
作者
阮洋
潘炼
《电视技术》
北大核心
2017年第11期192-197,共6页
字典学习能加强样本字典的稀疏性,得到的训练样本基类可以提高识别速度和精确度,但是对大量特征维数较高的训练样本使用字典学习进行稀疏表示分类运算量非常大。针对此问题,提出一种基于分块字典学习的稀疏表示人脸识别方法。首先将训...
字典学习能加强样本字典的稀疏性,得到的训练样本基类可以提高识别速度和精确度,但是对大量特征维数较高的训练样本使用字典学习进行稀疏表示分类运算量非常大。针对此问题,提出一种基于分块字典学习的稀疏表示人脸识别方法。首先将训练样本字典进行分块,使用Metaface字典学习方法对每块样本进行学习得到训练样本基,然后对字典基进行稀疏表示分类,采用投票方式对每块的最小重构误差进行加权投票确定分类结果。在Extended Yale B、ORL人脸数据库上通过实验对比现有方法,结果表明,该方法在训练样本有光照、表情变化的情况下有较高的识别率和鲁棒性。
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关键词
分块字典学习
加权投票
稀疏表示
人脸识别
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职称材料
题名
非最小平方误差局部-全局加权融合的稀疏表示遮挡人脸识别
被引量:
6
1
作者
胡正平
彭燕
赵淑欢
机构
燕山大学信息科学与工程学院
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2015年第7期633-640,共8页
基金
国家自然科学基金项目(No.61071199)
河北省自然科学基金项目(No.F2010001297)资助
文摘
考虑到图像遮挡后部分局部信息属性改变,在利用最小残差判决函数分类时,各类残差可能因较接近而导致分类错误.针对此问题,从分类器判决函数出发,提出基于稀疏系数累积的局部-全局加权融合的稀疏表示遮挡人脸识别算法.该算法主要利用各类稀疏表示系数累积作为判决函数,使用Borda投票机制进行分类.利用系数累积进行全局分类,然后对局部各块分类,考虑到子块作用不同,利用稀疏度和残差两个参数表示其可信度权重,最后将全局和局部融合Borda投票,统计各类投票总数,实现分类.在公用数据库进行实验,结果表明该算法具有较好的有效性和鲁棒性.
关键词
稀疏表示
人脸识别
可信度权重
稀疏系数累积
投票加权
Keywords
sparse representation
,
face recognition
,
credibility weight
,
sparse coefficient accumulation
,
voted weighting
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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职称材料
题名
基于Borda投票加权的子模块稀疏表示鲁棒模式识别算法
被引量:
6
2
作者
胡正平
李静
赵淑欢
机构
燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第10期2309-2315,共7页
基金
国家自然科学基金(61071199)
河北省自然科学基金(F2010001297)资助项目
文摘
利用子模块稀疏表示进行分类时,具有遮挡或强烈光照变化的子模块中各类残差可能很相近,此时正确类别残差可能不是最小,依据稀疏表示分类的残差最小判别准则将导致子模块错误分类,影响最终判别结果。针对此问题,提出基于Borda投票加权的子模块稀疏表示分类算法。首先利用Borda分别对子模块中的每类进行投票,然后利用子模块稀疏度和子模块残差确定该子模块的可信度权重,依据子模块可信度权重将所有子模块中每类票数进行加权求和,进行最终分类判别。实验结果表明,当图像具有遮挡或强烈光照变化时,提出的分类算法具有很好的有效性和鲁棒性。
关键词
鲁棒人脸识别
稀疏表示
子模块可信度权重
子模块稀疏度
子模块残差
投票加权
Keywords
robust
face recognition
sparse representation
sub-modular
credibility weight
sub-modular sparsity
sub-modular residual
voted weighting
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于自步学习的加权稀疏表示人脸识别方法
被引量:
10
3
作者
王学军
王文剑
曹飞龙
机构
山西大学计算机与信息技术学院
计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
中国计量大学理学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第11期3145-3151,共7页
基金
国家自然基金资助项目(61673249
61672477
+1 种基金
61503229)
山西省回国留学人员科研资助项目(2016-004)~~
文摘
近年来基于稀疏表示的分类方法(SRC)成为了一个新的热点问题,在人脸识别领域取得了很大的成功。但基于稀疏表示的方法在重建待测样本时,有可能会利用与待测样本相差较大的训练样本,并且没有考虑到表示系数的局部信息,从而导致分类结果不稳定。提出一种基于自步学习的加权稀疏表示算法SPL-WSRC,在字典中有效剔除与待测样本相差较大的训练样本,并利用加权手段考虑样本间的局部信息,以提高分类精度和稳定性。通过3个典型的人脸数据集中的实验,实验结果表明,所提算法优于原稀疏表示算法SRC,特别是当训练样本足够多时,效果更明显。
关键词
基于稀疏表示的分类方法
分类
自步学习
加权系数
人脸识别
Keywords
sparse representation
based Classifier (SRC)
classification
self-paced learning
weighting
coefficient
face
recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于HOG特征的加权稀疏表示人脸识别算法
被引量:
2
4
作者
高纪东
王正群
夏进
机构
扬州大学信息工程学院
出处
《计算机技术与发展》
2022年第7期64-69,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61803330)
江苏省自然科学基金项目(BK20201430)。
文摘
在人脸识别中,为了进一步提高人脸图像对光照等外界因素的鲁棒性,提出一种基于HOG特征的加权稀疏表示算法,将加权稀疏表示方法和HOG特征以及随机投影方法相融合,以降低复杂度,提高识别性能。首先,统计每一幅图像的方向梯度直方图(HOG)特征,并对每一幅图像进行归一化处理,削弱人脸图像中的光照影响;其次,对归一化后的图像引入随机矩阵算法,进行多次随机投影,得到每个样本所对应的稀疏系数,利用样本之间的距离作为稀疏系数的权值;在此基础上,对传统稀疏表示分类器进行改进,样本经随机矩阵多次投影和稀疏表示后会产生多个重构残差,最后利用样本的重构残差和对样本进行识别分类。ORL人脸库和GT人脸数据库上的实验证明该方法对光照等外界物理因素有着很好的鲁棒性。
关键词
人脸识别
随机投影
稀疏系数
方向梯度直方图
加权稀疏表示
Keywords
face
recognition
random projection
sparse
coefficient
HOG feature
weight
ed
sparse representation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于分块字典学习的稀疏表示人脸识别方法
5
作者
阮洋
潘炼
机构
武汉科技大学信息科学与工程学院
出处
《电视技术》
北大核心
2017年第11期192-197,共6页
文摘
字典学习能加强样本字典的稀疏性,得到的训练样本基类可以提高识别速度和精确度,但是对大量特征维数较高的训练样本使用字典学习进行稀疏表示分类运算量非常大。针对此问题,提出一种基于分块字典学习的稀疏表示人脸识别方法。首先将训练样本字典进行分块,使用Metaface字典学习方法对每块样本进行学习得到训练样本基,然后对字典基进行稀疏表示分类,采用投票方式对每块的最小重构误差进行加权投票确定分类结果。在Extended Yale B、ORL人脸数据库上通过实验对比现有方法,结果表明,该方法在训练样本有光照、表情变化的情况下有较高的识别率和鲁棒性。
关键词
分块字典学习
加权投票
稀疏表示
人脸识别
Keywords
block dictionary learning
weight
voting
sparse representation
face
recognition
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
非最小平方误差局部-全局加权融合的稀疏表示遮挡人脸识别
胡正平
彭燕
赵淑欢
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2015
6
下载PDF
职称材料
2
基于Borda投票加权的子模块稀疏表示鲁棒模式识别算法
胡正平
李静
赵淑欢
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
6
下载PDF
职称材料
3
基于自步学习的加权稀疏表示人脸识别方法
王学军
王文剑
曹飞龙
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017
10
下载PDF
职称材料
4
基于HOG特征的加权稀疏表示人脸识别算法
高纪东
王正群
夏进
《计算机技术与发展》
2022
2
下载PDF
职称材料
5
基于分块字典学习的稀疏表示人脸识别方法
阮洋
潘炼
《电视技术》
北大核心
2017
0
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职称材料
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