基于WSSRC单样本人脸识别及样本扩充方法研究

由于传统的SRC方法的实时性不强、单样本条件下算法性能低等缺点,提出了融合全局和局部特征的加权超级稀疏表示人脸识别方法(WSSRC),同时采用一种三层级联的虚拟样本产生方法获取冗余样本,将生成的多种表情和多种姿态的新样本当成训练样本,运用WSSRC算法进行人脸识别分类;在单样本的情况下,实验证实在ORL人脸库上该方法比传统的SRC方法提高了15.53%的识别率,使用在FERET人脸库上则提高7.67%;这样的方法与RSRC、SSRC、DMMA、DCT—based DMMA、I—DMMA相比,—样具备较好的识别性能。