基于两级非负线性编码表示的人脸识别

• 作者: 熊承义 高志荣
• 来源期刊: 中南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 大规模 M-最近邻 线性编码表示 非负系数
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 94-98
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4086字
• 语种: 中文

摘要

针对大规模人脸识别问题，提出了一种基于两级非负线性编码表示的人脸识别方法。首先利用第一级的线性编码表示，通过在初始的大规模人脸库中寻找对应测试图像的M最近邻，以消除干扰训练样本并降低训练样本集的规模；然后以此M最近邻为训练样本集，通过第二级的线性编码表示实现对测试样本的分类判别。在线性编码表示中，通过进一步引入非负系数约束，更好地改善了分类识别性能。基于AR、ORL和Yale B人脸库的实验结果初步验证了文中所提方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊承义	中南民族大学电子信息工程学院	68	460	13.0	18.0
2	高志荣	中南民族大学计算机科学学院	33	106	6.0	8.0