正则化双阶线性稀疏编码在人脸识别中的应用

• 作者: 李利正 陈平生 黄煜栋
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 特征抽取 正则化 双阶线性 稀疏编码
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 222-224,285
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3865字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.11.056

摘要

传统的稀疏编码方法在遇到大规模数据时，因计算复杂度高而出现异常。针对这种异常导致不能很好地进行特征提取的问题，提出正则化双阶线性稀疏编码DLRSC（ Double Linear Regularization Sparse Coding）方法。借助于广义多特征子空间框架来学习噪声和异常像素的结构特征，通过使用L1球理论，计算出唯一的近似解，并且利用滤波技巧避免了大规模数据的复杂计算，从而降低了时间及空间复杂度。最后，在ORL及Yale两大通用人脸数据库上的实验验证了所提的DLRSC方法的有效性，实验结果表明，相比其他几种最先进的稀疏编码方法，所提方法取得了更好的识别效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈平生	绍兴职业技术学院计算机系	18	73	4.0	8.0
2	黄煜栋	绍兴职业技术学院计算机系	17	21	3.0	4.0
3	李利正	绍兴职业技术学院计算机系	10	19	3.0	3.0