稀疏表示人脸识别的关键问题分析

• 作者: 单建华 张晓飞
• 来源期刊: 安徽工业大学学报（自然科学版）
• 关键词: 人脸识别 压缩感知 稀疏表示 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息
• 页码范围: 188-194
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7872.2014.02.018

摘要

稀疏表示是一种高效的图像表示方法,且稀疏系数具有很好的稀疏性和可扩展性.基于稀疏表示的人脸识别能够提高识别率,增强鲁棒性.针对人脸识别在实际应用中遇到的问题,对稀疏表示人脸识别的方法、识别中遇到的关键问题及其解决办法进行综述.结果表明:稀疏表示人脸识别中,光照变化,可以通过增加不同光照的人脸图像训练样本解决;遮挡腐蚀,可以通过用加入误差字典来扩展过完备字典解决;姿势变化或未对准,可以通过对输入图像进行线性结构迭代变换解决;利用稀疏集中指数可以实现图像是否有效的判断.指出采用稀疏表示同时处理对准和连续遮挡的人脸图像识别,及识别准确性与实时性的提高是需进一步研究的方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	单建华	安徽工业大学机械工程学院	21	97	5.0	9.0
2	张晓飞	安徽工业大学机械工程学院	2	7	2.0	2.0