本文關(guān)鍵詞：一種基于近鄰稀疏表示的人臉識別新方法

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【摘要】：稀疏表示近些年來被廣泛用于人臉識別。由于在現(xiàn)實(shí)中,同類圖像之間往往不可避免存在光照、姿態(tài)、甚至遮擋等差異,如果使用這些有各種差異的圖像樣本去表示某一特定狀態(tài)下的圖像,則表示的效果勢必會受到影響。為進(jìn)一步提高稀疏表示在人臉識別中的性能,基于原始協(xié)同分類(CRC)算法,引入近鄰思想,即在各類訓(xùn)練樣本中分別尋找與測試樣本相近的若干樣本,以構(gòu)建新的近鄰樣本集;在此基礎(chǔ)上進(jìn)行協(xié)同表示,并利用每類樣本系數(shù)分別重構(gòu)待測樣本,最后基于重構(gòu)樣本集再次協(xié)同表示。這種基于近鄰樣本的二次稀疏重構(gòu)表示法,使識別更精確,并在一定程度上提升了運(yùn)行效率。在ORL,YALE,FERET及AR人臉數(shù)據(jù)庫上通過仿真驗(yàn)證了該方法的有效性。
【作者單位】： 南通航運(yùn)職業(yè)技術(shù)學(xué)院管理信息系;西南計(jì)算機(jī)有限責(zé)任公司信息化管理中心;
【基金】：南通航運(yùn)職業(yè)技術(shù)學(xué)院科技基金重點(diǎn)資助項(xiàng)目(No.HYKJ/2016A02)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 如今,在交通運(yùn)輸領(lǐng)域,特別是對安全等級要求較高的機(jī)場、車站等都通過計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時安全監(jiān)控,任何對視頻中相關(guān)特征的提取和分析都基于人臉識別。但是在如此復(fù)雜的環(huán)境中,比如光線、角度甚至遮擋等諸多不可控因素都可能會給識別帶來很大干擾。因此,魯棒性人臉識別是

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