基于稀疏表征多分类器融合的遮挡人脸识别

• 作者: 徐正光 王珺 邓楠
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 人脸识别 稀疏表征 多分辨率分块 多分类器融合 过完备字典
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1914-1916,1920
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.06.083

摘要

为了同时利用人脸局部信息,提出一种基于稀疏表征多分类器融合的遮挡人脸识别方法.先对人脸进行多分辨率分块,求取并根据各子块稀疏表征分类器的识别率确定其权重,计算其后验概率估值,最终利用加权融合准则进行多分类器融合识别.在AR和YaleA库的实验结果表明,该算法结果比稀疏表征遮挡人脸识别的效果更好,鲁棒性更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐正光	北京科技大学控制科学与工程学院	56	719	15.0	25.0
2	王珺	西北工业大学电子信息学院	15	135	7.0	11.0
3	邓楠	北京科技大学控制科学与工程学院	2	17	1.0	2.0