基于lp范数稀疏增强的人脸识别算法

• 作者: 管阳
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 稀疏表示 lp 最小化 稀疏率
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 实验室自动化
• 页码范围: 197-199
• 分类号: TP335
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2016.07.197

摘要

针对稀疏表示算法横纵采用l1范数以及l0范数并不能得到有效的稀疏解的问题,提出了一种将lp(0≤p＜1)范数的人脸识别方法.首先通过迭代算法求解lp范数最小化问题,以此代替传统SRC中的l1范数来求解编码系数,得到更稀疏和有效的解.为了从稀疏编码系数中捕捉到更多的差分信息,并兼顾残差反映每一类样本的贡献,用系数和与残差之比这一新判别规则来分类测试样本.在AR人脸数据库的实验结果表明,本算法可得到更稀疏有效的解,且可在一定程度上提高识别率,尤其在伪装情况下,有较为明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	管阳		19	13	2.0	2.0