基于均方差度量分块的自动加权稀疏表示算法

• 作者: 徐梦珂 许道云 魏明俊
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 局部特征凸显 均方差度量 分块加权 稀疏表示 人脸识别
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 174-178,184
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5555字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.05.028

摘要

人脸重要特征部位所在分块应具有更大的分类表决权,而传统图像分块算法往往忽略该问题.为此,提出一种自动加权稀疏表示算法.通过引入一个带重叠的滑动窗口计算分块像素点的均方差,并给出自动加权策略,对每个分块在最终分类中的权重进行度量.在公共数据集上的实验结果表明,与常用的分类算法及分块算法相比,该算法无论是在对最小残差法还是投票法进行加权时,均能提高识别准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许道云	贵州大学计算机科学与技术学院	125	460	12.0	16.0
2	徐梦珂	贵州大学理学院	4	28	3.0	4.0
3	魏明俊	贵州大学计算机科学与技术学院	5	30	3.0	5.0