基于字典学习的核稀疏表示人脸识别方法

• 作者: 唐振民 朱杰 杨万扣
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: Metaface学习 核技术 稀疏表示 人脸识别
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 859-864
• 页数: 6页
• 分类号: TP302.7
• 字数: 4541字
• 语种: 中文

摘要

受Metafaces方法的启发,提出一种基于字典学习方法的核稀疏表示方法并成功应用于人脸识别.首先,采用核技术将稀疏表示方法推广到高维空间得到核稀疏表示方法.其次,借鉴Metaface字典学习方法,进行字典学习得到一组核基向量构成核稀疏表示字典.最后,利用学习得到的核字典基重构样本,并根据样本与重构样本之间的残差最小原则对人脸图像进行分类.在AR、ORL和Yale人脸数据库上的实验表明该方法的良好识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐振民	南京理工大学计算机科学与技术学院	191	2436	26.0	40.0
2	杨万扣	东南大学自动化学院	23	214	8.0	14.0
3	朱杰	南京理工大学计算机科学与技术学院	15	101	3.0	10.0