本文關鍵詞：基于QR分解重構虛擬樣本的人臉識別算法

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【摘要】：一直以來,小樣本問題是人臉識別應用面臨的一大難題。針對在實際人臉識別過程中存在的樣本不足的問題,首次提出基于QR分解重構虛擬訓練樣本的算法。該算法使用Q與R的部分信息構造出與原始人臉圖像具有一定差異性的虛擬樣本,增加了人臉圖像更多可能性變化的有效特征,擴大了訓練樣本集,然后對原始樣本和虛擬重構樣本協(xié)同表示的結果進行加權融合,選取最優(yōu)權重組合,調整原始樣本與虛擬樣本對結果的影響比重,得到正確識別率。以ORL、FERET和AR三大人臉數據庫對算法進行實驗驗證。實驗結果表明,此算法能夠取得較高的識別準確率。
【作者單位】： 貴州大學計算機科學與技術學院;
【關鍵詞】： 人臉識別 QR分解 虛擬樣本 協(xié)同表示
【基金】：國家自然科學基金(61262006,61540050) 貴州省重大應用基礎研究項目(黔科合JZ字[2014]2001號) 貴州省科技廳聯(lián)合基金(黔科合LH字[2014]7636號)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言隨著人臉識別技術的快速發(fā)展,人臉識別技術已經被應用到眾多領域中,如企業(yè)住宅安全和管理、公安司法和刑偵、自助服務和信息安全等。應用于人臉識別的算法有很多,基于表示的算法是人臉識別中比較典型的一種算法,具有代表性的有線性表示分類器LRC(Linear Regression Class

【相似文獻】

中國期刊全文數據庫 前10條

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本文編號：645974