基于样本融合的核稀疏人脸识别方法

• 作者: 丁卫平 沈学华 程显毅 詹永照
• 来源期刊: 南京师大学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 样本融合 核诱导 稀疏表示 N最近邻
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 31-37
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5666字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4616.2016.04.007

摘要

针对基于小样本集人脸图像的识别能力低,计算复杂度高的问题,提出了一种基于样本融合的核稀疏表示方法(KSRMSF).该方法首先通过在原始样本集中添加镜像训练样本和对称训练样本,扩大了原始样本集的规模,接着使用基于高斯核函数的算法从扩充后的训练样本集中挑选若干个最近邻训练样本,利用这组最近邻样本的线性组合表示待识别的测试样本,根据L2范式的结果对测试样本进行分类,通过修改最近邻样本数获得更高的分类精度.实验结果表明该方法比同类识别算法有更好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	詹永照	江苏大学计算机科学与通信工程学院	189	1744	21.0	31.0
2	程显毅	南通大学计算机科学与技术学院	30	105	6.0	9.0
3	丁卫平	南通大学计算机科学与技术学院	61	406	10.0	17.0
4	沈学华	南通大学计算机科学与技术学院	17	79	4.0	8.0