本文關(guān)鍵詞：有監(jiān)督低秩子空間恢復(fù)的正則魯棒稀疏表示人臉識別算法

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【摘要】：針對訓(xùn)練樣本和測試樣本均存在光照及遮擋時,破壞圖像低秩結(jié)構(gòu)問題,本文提出基于監(jiān)督低秩子空間恢復(fù)的正則魯棒稀疏表示人臉識別算法。首先,將所有訓(xùn)練樣本構(gòu)造成矩陣D,對矩陣D進(jìn)行監(jiān)督低秩矩陣分解,分解為低秩類相關(guān)結(jié)構(gòu)A,低秩類內(nèi)差異結(jié)構(gòu)B和稀疏誤差結(jié)構(gòu)E;然后用主成分分析方法找到類相關(guān)結(jié)構(gòu)A低秩子空間的變換矩陣;再通過變換矩陣將訓(xùn)練樣本和測試樣本投影到低秩子空間;最后,在低秩子空間中,通過正則魯棒稀疏編碼進(jìn)行加權(quán)分類識別。在AR和Extended Yale B公開人臉數(shù)據(jù)庫上的實驗結(jié)果驗證本文算法的有效性及魯棒性。
【作者單位】： 燕山大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61071199) 河北省自然科學(xué)基金(F2016203422)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言隨著當(dāng)今社會對安全性及便捷性的重視,指紋,虹膜和人臉識別逐漸進(jìn)入應(yīng)用前臺,其中人臉識別相比其他生物特征識別更具有友好性強(qiáng)且便捷性成為信息安全領(lǐng)域研究熱點[1-3]。但實際應(yīng)用中識別過程易受光照,成像角度及遮擋等外界條件影響,這諸多因素使得人臉識別富有挑戰(zhàn)性。

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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2 桂榮;沈榮鑫;詹泳;;基于模糊神經(jīng)推理的人臉識別算法研究[J];華南師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2012年04期

3 蘇士美;王燕;王明霞;;基于加權(quán)小波分解的人臉識別算法研究[J];鄭州大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版);2014年01期

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6 李美瑾;;人臉識別算法綜述與遠(yuǎn)程考試系統(tǒng)應(yīng)用研究[J];廣西廣播電視大學(xué)學(xué)報;2012年01期

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8 朱學(xué)毅;王崇駿;周新民;張W，

本文編號：1167638