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摘要:
压缩感知理论打破了传统人脸识别模式,通过充分利用信号稀疏性采样理论,克服采样数据量巨大等问题.然而当人脸发生遮挡时,信号重构的准确性受到影响.针对这一问题,提出了改进的基于分块的稀疏表示方法,将遮挡图像进行分块处理.运用稀疏度自适应匹配追踪算法,来解决实际生活中信号稀疏度不定的情况,从而达到提高识别精度和鲁棒性等性能的目的.实验结果表明,改进后的算法能够很好的弥补发生遮挡时带来的不利影响,比传统的人脸识别方法的识别结果更加精确,运算速度更快.
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文献信息
篇名 压缩感知人脸识别算法的改进
来源期刊 电子技术 学科
关键词 压缩感知 稀疏表示 人脸识别 SAMP算法
年,卷(期) 2016,(5) 所属期刊栏目 电子技术研发
研究方向 页码范围 12-15
页数 4页 分类号
字数 3413字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-0755.206.05.004
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 黄勇坚 曲阜师范大学物理工程学院 11 42 3.0 6.0
2 陈菲 曲阜师范大学物理工程学院 2 13 2.0 2.0
3 李淑彦 曲阜师范大学物理工程学院 2 13 2.0 2.0
4 徐凤阳 曲阜师范大学物理工程学院 2 4 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
压缩感知
稀疏表示
人脸识别
SAMP算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
电子技术
月刊
1000-0755
31-1323/TN
大16开
上海市长宁区泉口路274号
4-141
1963
chi
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