本文選題：人臉識別　切入點：樣本融合　出處：《南京師大學(xué)報(自然科學(xué)版)》2016年04期

【摘要】：針對基于小樣本集人臉圖像的識別能力低,計算復(fù)雜度高的問題,提出了一種基于樣本融合的核稀疏表示方法(KSRMSF).該方法首先通過在原始樣本集中添加鏡像訓(xùn)練樣本和對稱訓(xùn)練樣本,擴大了原始樣本集的規(guī)模,接著使用基于高斯核函數(shù)的算法從擴充后的訓(xùn)練樣本集中挑選若干個最近鄰訓(xùn)練樣本,利用這組最近鄰樣本的線性組合表示待識別的測試樣本,根據(jù)L2范式的結(jié)果對測試樣本進行分類,通過修改最近鄰樣本數(shù)獲得更高的分類精度.實驗結(jié)果表明該方法比同類識別算法有更好的識別效果.
[Abstract]:Aiming at the problem of low recognition ability and high computational complexity of face images based on small sample set, A kernel sparse representation method based on sample fusion is proposed in this paper. Firstly, by adding mirror training samples and symmetric training samples to the original sample set, the size of the original sample set is enlarged. Then the algorithm based on Gao Si kernel function is used to select several nearest neighbor training samples from the expanded training sample set, and the linear combination of the nearest neighbor samples is used to represent the test samples to be identified. According to the results of L2 normal form, the test samples are classified and the accuracy of classification is obtained by modifying the number of nearest neighbor samples. The experimental results show that this method has better recognition effect than the similar recognition algorithm.
【作者單位】： 南通大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;江蘇大學(xué)計算機科學(xué)與通信工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61170126、61340037、61300167、61402205) 江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計劃資助項目(CXLX13_67) 南通市科技計劃應(yīng)用研究資助項目(BK2012038)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1682731