一种基于稀疏表达和神经网络的人脸识别算法

• 作者: 吴生武 汪烈军 祁彦庆
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 KSVD 稀疏空间 LDA RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 172-175
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3766字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.10.038

摘要

传统的基于神经网络的人脸识别算法直接从灰度空间获取人脸图像数据，其中含有大量的噪声和冗余信息，降低了识别率且延长了识别时间。提出一种基于稀疏表达和神经网络的人脸识别算法：首先通过 KSVD 算法将样本变换至稀疏空间，然后运用LDA 算法将稀疏编码变换至子空间，最后输至 RBF 神经网络进行分类。在 ORL 和 Yale 人脸库上的实验结果表明，该算法比其他算法具有更高的识别率和更快的识别速度，且具有较强的鲁棒性和泛化能力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪烈军	新疆大学信息科学与工程学院	45	157	7.0	9.0
2	祁彦庆	新疆大学信息科学与工程学院	2	12	2.0	2.0
3	吴生武	新疆大学信息科学与工程学院	7	38	4.0	6.0