本文關(guān)鍵詞：SRC最佳鑒別投影及其在人臉識(shí)別中的應(yīng)用

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【摘要】：根據(jù)稀疏表示分類器的分類準(zhǔn)則,提出了一種稀疏表示分類器最佳判別的投影方法。該方法優(yōu)化兩個(gè)目標(biāo),一是數(shù)據(jù)集的類間和類內(nèi)稀疏重構(gòu)誤差,二是數(shù)據(jù)集中區(qū)分度。優(yōu)化結(jié)果使樣本投影到低維空間中,確保SRC具有更好的分類性能。在AR和Yale數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行人臉識(shí)別實(shí)驗(yàn),并與幾種流行的方法進(jìn)行了比較,結(jié)果表明所提出的方法具有良好的有效性和魯棒性。
【作者單位】： 華中師范大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 稀疏表示分類器 判別投影 人臉識(shí)別 分類性能
【基金】：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金(13BTQ050)
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 1引言人臉識(shí)別是通過(guò)分析處理面部特征信息從而進(jìn)行身份鑒別的一門重要技術(shù),在真實(shí)世界的應(yīng)用發(fā)展尤為迅速。直接對(duì)圖像提取特征,得到的通常是高維數(shù)據(jù),甚至可以達(dá)到上萬(wàn)維,其中包括大量的噪聲或冗余信息,直接在原始特征空間進(jìn)行識(shí)別分類,會(huì)引起維數(shù)災(zāi)難,也會(huì)影響識(shí)別精度,因

【相似文獻(xiàn)】

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1 李映;張艷寧;許星;;基于信號(hào)稀疏表示的形態(tài)成分分析:進(jìn)展和展望[J];電子學(xué)報(bào);2009年01期

2 趙瑞珍;王飛;羅阿理;張彥霞;;基于稀疏表示的譜線自動(dòng)提取方法[J];光譜學(xué)與光譜分析;2009年07期

3 楊蜀秦;寧紀(jì)鋒;何東健;;基于稀疏表示的大米品種識(shí)別[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào);2011年03期

4 史加榮;楊威;魏宗田;;基于非負(fù)稀疏表示的人臉識(shí)別[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2012年05期

5 高志榮;熊承義;笪邦友;;改進(jìn)的基于殘差加權(quán)的稀疏表示人臉識(shí)別[J];中南民族大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年03期

6 朱杰;楊萬(wàn)扣;唐振民;;基于字典學(xué)習(xí)的核稀疏表示人臉識(shí)別方法[J];模式識(shí)別與人工智能;2012年05期

7 耿耀君;張軍英;袁細(xì)國(guó);;一種基于稀疏表示系數(shù)的特征相關(guān)性測(cè)度[J];模式識(shí)別與人工智能;2013年01期

8 張疆勤;廖海斌;李原;;基于因子分析與稀疏表示的多姿態(tài)人臉識(shí)別[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2013年05期

9 李正周;王會(huì)改;劉梅;丁浩;金鋼;;基于形態(tài)成分稀疏表示的紅外小弱目標(biāo)檢測(cè)[J];彈箭與制導(dǎo)學(xué)報(bào);2013年04期

10 胡正平;趙淑歡;李靜;;基于塊稀疏遞推殘差分析的稀疏表示遮擋魯棒識(shí)別算法研究[J];模式識(shí)別與人工智能;2014年01期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 何愛(ài)香;劉玉春;魏廣芬;;基于稀疏表示的煤矸界面識(shí)別研究[A];虛擬運(yùn)營(yíng)與云計(jì)算——第十八屆全國(guó)青年通信學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（上冊(cè)）[C];2013年

2 樊亞翔;孫浩;周石琳;鄒煥新;;基于元樣本稀疏表示的多視角目標(biāo)識(shí)別[A];2013年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（第五分冊(cè)）[C];2013年

3 葛鳳翔;任歲玲;郭鑫;郭良浩;孫波;;微弱信號(hào)處理及其研究進(jìn)展[A];中國(guó)聲學(xué)學(xué)會(huì)水聲學(xué)分會(huì)2013年全國(guó)水聲學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2013年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李進(jìn)明;基于稀疏表示的圖像超分辨率重建方法研究[D];重慶大學(xué);2015年

2 王亞寧;基于信號(hào)稀疏表示的電機(jī)故障診斷研究[D];河北工業(yè)大學(xué);2014年

3 姚明海;視頻異常事件檢測(cè)與認(rèn)證方法研究[D];東北師范大學(xué);2015年

4 黃國(guó)華;蛋白質(zhì)翻譯后修飾位點(diǎn)與藥物適應(yīng)癥預(yù)測(cè)方法研究[D];上海大學(xué);2015年

5 王瑾;基于稀疏表示的數(shù)據(jù)收集、復(fù)原與壓縮研究[D];北京工業(yè)大學(xué);2015年

6 王文卿;基于融合框架與稀疏表示的遙感影像銳化[D];西安電子科技大學(xué);2015年

7 解虎;高維小樣本陣列自適應(yīng)信號(hào)處理方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2015年

8 秦振濤;基于稀疏表示及字典學(xué)習(xí)遙感圖像處理關(guān)鍵技術(shù)研究[D];成都理工大學(xué);2015年

9 薛明;基于稀疏表示的在線目標(biāo)跟蹤研究[D];上海交通大學(xué);2014年

10 孫樂(lè);空譜聯(lián)合先驗(yàn)的高光譜圖像解混與分類方法[D];南京理工大學(xué);2014年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 王道文;基于稀疏表示的目標(biāo)跟蹤算法研究[D];華南理工大學(xué);2015年

2 李哲;基于稀疏表示和LS-SVM的心電信號(hào)分類[D];河北大學(xué);2015年

3 孫雪青;Shearlet變換和稀疏表示相結(jié)合的甲狀腺結(jié)節(jié)圖像融合[D];河北大學(xué);2015年

4 吳麗璇;基于稀疏表示的微聚焦X射線圖像去噪方法[D];華南理工大學(xué);2015年

5 趙孝磊;基于圖像分塊稀疏表示的人臉識(shí)別算法研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

6 黃志明;基于辨別式稀疏字典學(xué)習(xí)的視覺(jué)追蹤算法研究[D];華南理工大學(xué);2015年

7 張鈴華;非約束環(huán)境下的稀疏表示人臉識(shí)別算法研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

8 賀妍斐;基于稀疏表示與自適應(yīng)倒易晶胞的遙感圖像復(fù)原方法研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

9 楊爍;電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的稀疏表示/壓縮采樣研究[D];西南交通大學(xué);2015年

10 應(yīng)艷麗;基于低秩稀疏表示的目標(biāo)跟蹤算法研究[D];西南交通大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：777663