原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对稀疏表示分类(sparse representation classification,SRC)运行时间过长和协从表示分类(collaborative representation classification,CRC)仅利用人脸数据的全局特征的不足,提出了一种基于流形的局部加权协从表示方法(locality weighted CRC,LWCRC),并将其应用在人脸识别中.首先将位于高维流形空间中的人脸特征进行局部加权投影到低维空间,然后通过Tikhonov正则化阵用训练样本加权表示测试样本,最后通过最小二乘(residual least square,RLS)分类器进行分类.通过在AR、FERET和Extended-Yale-B人脸数据库上的实验结果表明,提出的方法在性能上优于SRC、CRC、NRS方法,且对光照具有一定的鲁棒性.
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文献信息
篇名 基于流形的局部加权协从表示人脸识别
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 局部加权 协从表示 流形投影 人脸识别 计算机视觉
年,卷(期) 2016,(7) 所属期刊栏目 图形图像技术
研究方向 页码范围 2206-2209
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.07.062
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 江铭炎 山东大学信息科学与工程学院 41 489 11.0 20.0
2 潘禹岐 山东大学信息科学与工程学院 1 5 1.0 1.0
3 张振月 山东大学信息科学与工程学院 3 18 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
局部加权
协从表示
流形投影
人脸识别
计算机视觉
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
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