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摘要:
目前基于二维的正面人脸识别面临着两大难题,一是光照、表情变化问题,二是遮挡、噪声问题.这些正是研究人脸表情、光照、遮挡和噪声变化的稳健性人脸自动识别问题.将识别问题看作是多个线性回归模型中的分类问题,并用稀疏表示理论解决这些问题.基于奇异值与稀疏表示理论可以显著提高对噪声和遮挡变化的稳健性并降低计算复杂度.在公用的人脸数据库上进行实验,并证实算法的有效性.
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文献信息
篇名 基于奇异值与稀疏表示的稳健性人脸识别
来源期刊 电视技术 学科 工学
关键词 人脸识别 奇异值分解 遮挡和噪声 稀疏表示
年,卷(期) 2010,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 99-103
页数 分类号 TP391
字数 4404字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-8692.2010.07.031
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 廖海斌 武汉大学电子信息学院 14 116 6.0 10.0
2 陈庆虎 武汉大学电子信息学院 38 180 9.0 11.0
3 郝宁波 黄淮学院国际学院 18 69 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
人脸识别
奇异值分解
遮挡和噪声
稀疏表示
研究起点
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期刊影响力
电视技术
月刊
1002-8692
11-2123/TN
大16开
北京市朝阳区酒仙桥北路乙7号(北京743信箱杂志社)
2-354
1977
chi
出版文献量(篇)
12294
总下载数(次)
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42632
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