增强的两阶段测试样本稀疏表示方法

• 作者: 马莉娜
• 来源期刊: 福建电脑
• 关键词: TPTSSR 稀疏表示 噪声样本 人脸识别
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 应用与开发
• 页码范围: 104-107
• 页数: 4页
• 字数: 3054字
• 语种: 中文

摘要

TPTSSR方法是一种基于L2范数的稀疏表示方法,在人脸识别中获得了成功的应用.然而,当训练样本较少时,TPTSSR方法就不能够正确有效地给出测试样本的稀疏表示,致使识别性能急剧下降,并且该算法对最近邻数M的取值也比较敏感.为了提高算法的识别性能和鲁棒性,本文通过增加噪声样本来解决训练本集不充分的问题.基于ORL、Yale、AR和FERET人脸库上的实验结果表明,所建议的策略提高了算法的识别性能和增强了其鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马莉娜		1	0	0.0	0.0