稀疏表示及其在人脸识别中的应用

• 作者: 冯国灿 汤鑫 汪晓银
• 来源期刊: 数学建模及其应用
• 学科: 数学
• 关键词: 稀疏表示 稀疏正则化 组稀疏 人脸识别
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 专题综述
• 页码范围: 1-11
• 页数: 11页
• 分类号: O235
• 字数: 7220字
• 语种: 中文

摘要

稀疏表示是近年来新兴的一种数据表示方法,是对人类大脑皮层编码机制的模拟.稀疏表示以其良好的鲁棒性、抗干扰能力、可解释性和判别性等优势,广泛应用于模式识别领域.基于稀疏表示的分类器在人脸识别领域取得了令人惊喜的成就,它将训练样本看成字典,寻求测试样本在字典下的最稀疏的表示,即用尽可能少的训练样本的线性组合来重构测试样本.但是经典的基于稀疏表示的分类器没有考虑训练样本的类别信息,以致被选中的训练样本来自许多类,不利于分类,因此基于组稀疏的分类器被提出.组稀疏方法考虑了训练样本的类别相似性,其目的是用尽可能少类别的训练样本来表示测试样本,然而这类方法的缺点是同类的训练样本或者同时被选中或者同时被丢弃.在实际中,人脸受到光照、表情、姿势甚至遮挡等因素的影响,样本之间关系比较复杂,因此最后介绍局部加权组结构稀疏表示方法.该方法尽量用来自于与测试样本相似的类的训练样本和来自测试样本邻域的训练样本来表示测试样本,以减轻不相关类的干扰,并使得表示更稀疏和更具判别性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪晓银	华中农业大学理学院	44	363	10.0	17.0
2	冯国灿	中山大学数学与计算科学学院	42	224	9.0	11.0
3	汤鑫	中山大学数学与计算科学学院	3	1	1.0	1.0