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摘要:
现有的基于稀疏表示的人脸识别算法在识别前需要将彩色人脸图像转换成灰度人脸图像,这样虽然提高了运算速度,但忽视了不同色彩通道数据本身所包含的信息及它们之间的相关性。为了利用不同通道间相关性,基于标签一致的K奇异值分解( LC-KSVD)字典学习算法,提出了一种适用于彩色图像人脸识别的字典学习算法。该算法将RGB通道数据顺序排列成列向量,并在稀疏编码的环节中,对正交匹配追踪( OMP)算法的内积计算准则进行修正,以此提高字典原子的色彩表达能力。在彩色人脸数据库上进行实验,结果表明:所提出的字典学习算法能够有效地提高识别率。
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文献信息
篇名 适用于彩色图像人脸识别的字典学习算法
来源期刊 电讯技术 学科 工学
关键词 彩色图像 人脸识别 稀疏表示 字典学习 稀疏编码
年,卷(期) 2016,(4) 所属期刊栏目 应用基础与前沿技术
研究方向 页码范围 365-371
页数 7页 分类号 TP391.4
字数 6260字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-893x.2016.04.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 覃团发 广西大学计算机与电子信息学院 151 1073 17.0 26.0
4 常侃 广西大学计算机与电子信息学院 23 139 5.0 11.0
7 张智勇 广西大学计算机与电子信息学院 4 9 3.0 3.0
8 施静兰 广西大学计算机与电子信息学院 6 13 3.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
彩色图像
人脸识别
稀疏表示
字典学习
稀疏编码
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电讯技术
月刊
1001-893X
51-1267/TN
大16开
成都市营康西路85号
62-39
1958
chi
出版文献量(篇)
5911
总下载数(次)
21
总被引数(次)
28744
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