使用稀疏加权平均脸及对称脸解决单样本问题

• 作者: 王晓辉 田联房 秦传波 黄伟
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 模式识别 人脸识别 稀疏表示方法 人脸单样本问题
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1527-1531
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.05.063

摘要

在人脸识别中，传统有效的鉴别分析方法需要更多样本评估类内散度信息。由于人脸的单样本问题，导致某些经典的方法如 Fisherface 和 Eigenface 等失效，解决的方法通常是生成各种虚拟样本来扩充训练集以实施这些算法。针对这个问题，根据人脸的对称相似理论，人脸样本的相关变化信息可以从它的对称脸上提取，提出组合原始训练样本及它的虚拟平均脸、对称脸作为训练样本集，应用稀疏理论进行加权积分融合，分两步进行识别的方法，并在 ORL 和 FERET 人脸数据库做了对比实验。实验结果表明，该方法比现有一些突出效果人脸识别方法更好，并具有一定的鲁棒性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田联房	华南理工大学自动化科学与工程学院	145	1115	17.0	25.0
2	秦传波	华南理工大学自动化科学与工程学院	11	40	4.0	6.0
3	王晓辉	韩山师范学院计算机科学与工程系	11	22	3.0	4.0
4	黄伟	韩山师范学院计算机科学与工程系	17	37	4.0	5.0