基于WSSRC单样本人脸识别及样本扩充方法研究

• 作者: 叶丽 彭帆 徐志京
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 稀疏表示分类 样本扩展 WSSRC 三层级联
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 154-157
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.10.043

摘要

由于传统的SRC方法的实时性不强、单样本条件下算法性能低等缺点,提出了融合全局和局部特征的加权超级稀疏表示人脸识别方法(WSSRC),同时采用一种三层级联的虚拟样本产生方法获取冗余样本,将生成的多种表情和多种姿态的新样本当成训练样本,运用WSSRC算法进行人脸识别分类;在单样本的情况下,实验证实在ORL人脸库上该方法比传统的SRC方法提高了15.53％的识别率,使用在FERET人脸库上则提高7.67％;这样的方法与RSRC、SSRC、DMMA、DCT-based DMMA、I-DMMA相比,一样具备较好的识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐志京	上海海事大学大学信息工程学院	33	156	8.0	11.0
2	彭帆	上海海事大学大学信息工程学院	1	4	1.0	1.0
3	叶丽	上海海事大学大学信息工程学院	2	4	1.0	2.0