本文選題：稀疏表示 + 協(xié)同表示��； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年02期

【摘要】：針對(duì)人臉訓(xùn)練集中的樣本存在不同程度的變換(比如平移、旋轉(zhuǎn)、縮放等),導(dǎo)致傳統(tǒng)的基于稀疏表示的分類算法(SRC)、基于協(xié)同表示的分類算法(CRC_RLS)在分類時(shí)精度降低,提出了一種基于一階和二階信息的圖像分類表示算法(SRC_FSD)。這種方法通過(guò)測(cè)試圖像的像素值是由對(duì)應(yīng)訓(xùn)練圖像的鄰近像素值圖像的重建而成的,利用泰勒公式,考慮了一階和二階信息,目的是消除變換對(duì)圖像造成的影響,從而提高測(cè)試樣本的分類精度。最后在extended Yale B和AR人臉數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了不同維度下樣本的對(duì)比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法具有很好的魯棒性,有效地提高了人臉識(shí)別率。
[Abstract]:For the face training set samples have different degrees of transformation (such as translation, rotation, scaling, etc.), which leads to the traditional classification algorithm based on sparse representation, CRCRLS-based classification algorithm CRCRLS-based classification accuracy is reduced. An image classification representation algorithm based on first and second order information is proposed. In this method, the pixel value of the image is reconstructed from the adjacent pixel value image of the corresponding training image. The first and second order information is considered by using Taylor's formula, the purpose of which is to eliminate the effect of the transformation on the image. In order to improve the classification accuracy of test samples. Finally, a comparative experiment on different dimensions of extended Yale B and AR face datasets is carried out. The experimental results show that the proposed method is robust and can effectively improve the face recognition rate.
【作者單位】： 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61402483,61572505) 中國(guó)博士后基金資助項(xiàng)目(2014M551696) 江蘇省產(chǎn)學(xué)研前瞻性項(xiàng)目(BY2015023-05) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(2013XK10) 國(guó)家自然科學(xué)基金煤炭聯(lián)合基金重點(diǎn)項(xiàng)目(U1261201)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1990472