基于低秩矩阵分解和稀疏表达的人脸识别方法

• 作者: 谭群超
• 来源期刊: 山东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 低秩矩阵分解 稀疏表达 去噪 人脸识别
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 页码范围: 33-37
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3031字
• 语种: 中文

摘要

为了提高稀疏表达在人脸识别过程中的精度,对采集到的人脸图像进行低秩矩阵分解,得到低秩矩阵和稀疏矩阵.通过去除稀疏矩阵,得要一个高度相关性的低秩矩阵样本,对样本稀疏表达后进行人脸识别.与传统的基于稀疏表达的人脸识别方法相比,该方法在识别精度上得到一定程度的提高,并在Yale和ORL人脸数据库的实验验证中取得了较好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭群超	山东科技大学数学与系统科学学院	1	1	1.0	1.0