融合梯度的协同表示分类改进算法

• 作者: 张力 梅伟健
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 人脸识别 协同表示分类 人脸轮廓特征
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 算法分析与研究
• 页码范围: 76-79
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6199.2017.04.018

摘要

协同表示算法是人脸识别中非常典型的基于线性表示的算法,该算法因其操作简单,计算复杂度低等优点已经引起了广泛关注.但是由于协同表示算法直接利用已有的图像二维矩阵进行算法操作,没有考虑图像中像素之间的差异,浪费了一部分图像中的有用特征.在协同表示的基础上,提出了加入融合梯度信息的思想,同时利用水平方向上和垂直方向上的轮廓特征,达到提高算法识别率的结果.实验表明,提出的融合梯度的协同表示算法有效优化了原始的协同表示算法的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张力	陕西师范大学计算机科学学院	3	7	1.0	2.0
2	梅伟健	陕西师范大学计算机科学学院	2	0	0.0	0.0