本文選題：人臉識別 + 模式識別��； 參考：《大連理工大學(xué)學(xué)報》2017年02期

【摘要】：稀疏表示人臉識別算法的主要思想是:一個未知的測試圖像可以近似表示為所有與其隸屬同類的訓(xùn)練樣本的一個線性組合.然而,人臉之間存在著極大的相似性,同時易受到外部環(huán)境的影響,人臉分類的本身存在著一定的不確定性.針對這種不確定性,結(jié)合模糊集合理論,提出了一種新的模糊稀疏表示人臉識別算法.首先,引入一個非線性函數(shù)描述人臉的相似性程度.然后,基于該相似性度量以及最近鄰分類器思想,定義一個自適應(yīng)的模糊隸屬度函數(shù)來分配人臉對類的隸屬程度.而這一過程恰使得這些隸屬度是稀疏化的.最后,將稀疏化的模糊隸屬度作為訓(xùn)練樣本表示測試樣本的權(quán)值系數(shù),進(jìn)而重構(gòu)測試圖像.采用MATLAB在ORL和Yale人臉數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行仿真實驗,驗證了該算法的有效性和穩(wěn)定性.
[Abstract]:The main idea of the sparse representation face recognition algorithm is that an unknown test image can be approximately represented as a linear combination of all training samples belonging to the same class. However, there is a great similarity between faces, and it is easy to be affected by the external environment. A new fuzzy sparse representation face recognition algorithm is proposed based on fuzzy set theory. Firstly, a nonlinear function is introduced to describe the similarity of faces. Then, based on the similarity measure and the idea of nearest neighbor classifier, an adaptive fuzzy membership function is defined to assign the membership of face to class. This process makes these degrees of membership sparse. Finally, the sparse fuzzy membership degree is used as the training sample to represent the weight coefficient of the test sample, and then the test image is reconstructed. Simulation experiments on ORL and Yale face database with MATLAB are carried out to verify the effectiveness and stability of the algorithm.
【作者單位】： 大連理工大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)部控制科學(xué)與工程學(xué)院;黑龍江科技大學(xué)計算機(jī)與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61175041)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1949526