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摘要:
针对字典学习l0或l1范数的稀疏约束导致训练和测试阶段较高的复杂性,提出用于人脸识别的字典投影学习算法.该算法合成和分析字典,达到信号表示和分类.实验结果表明,与传统的DL方法相比,所提出的DPL方法大大降低了训练和测试阶段的时间复杂度;与KNN算法相比,具有较高的识别精度和较好的稳定性.
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文献信息
篇名 基于字典投影学习的人脸识别算法
来源期刊 信阳师范学院学报(自然科学版) 学科 数学
关键词 稀疏表示 线性投影 字典学习 人脸识别
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 应用技术研究
研究方向 页码范围 261-264
页数 4页 分类号 O152.1
字数 2856字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0972.2016.02.026
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 刘宏兵 信阳师范学院计算机与信息技术学院 45 148 7.0 10.0
2 李为华 信阳师范学院计算机与信息技术学院 22 40 3.0 5.0
3 杨汝生 信阳师范学院计算机与信息技术学院 2 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
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线性投影
字典学习
人脸识别
研究起点
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信阳师范学院学报(自然科学版)
季刊
1003-0972
41-1107/N
大16开
河南省信阳市
36-112
1981
chi
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