共享空间基-逐类剩余空间基混合稀疏表示人脸识别算法

• 作者: 刘立真 胡正平
• 来源期刊: 高技术通讯
• 关键词: 混合字典 共享空间 剩余空间 人脸识别 稀疏表示 逐类剩余空间
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机与通信技术
• 页码范围: 495-505
• 页数: 11页
• 字数: 7431字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2017.06.002

摘要

针对传统训练样本字典学习未利用类共有信息的不足,引入共享空间和与类别相关的剩余空间,提出了共享空间基-逐类剩余空间基混合稀疏表示人脸识别的算法.该算法首先提取训练样本主成分分析(PCA)特征,获取无标记的共享空间基及其重构样本得到类共有信息;然后结合原始样本得到差分训练集合,并引入类间差异信息构建逐类特异性剩余空间基;最后融合共享空间基和剩余空间基,利用残差判别函数完成模式分类.该方法不仅利用混合空间的正交特性,而且发挥剩余空间的鉴别能力和共享信息稀疏逼近的作用,使结构性字典和模式分类紧密结合.该方法的有效性,分别通过用AR、CMU PIE、Extended Yale B人脸数据库进行的实验得到验证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡正平	燕山大学信息科学与工程学院	160	1215	17.0	28.0
2	刘立真	燕山大学信息科学与工程学院	3	1	1.0	1.0