集体表示分类方法及在人脸识别中的应用

• 作者: 王丽平 马腾飞
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 集体表示 人脸识别 稀疏优化
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 热点与综述
• 页码范围: 16-20,98
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3578字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1702-0140

摘要

近年来,基于表示的人脸图像识别方法吸引了众多学者的关注,如稀疏表示分类方法(Sparse Representation based Classification,SRC)、协作表示方法(Collaborative Representation based Classification,CRC)等.这些方法均利用单张图像的表示信息进行识别,而忽略了集体图像之间的关联性,容易存在信息不足的缺陷.为了能够充分利用多张人脸图像的相互关系,提出了一类集体表示分类方法.该方法将多张待识别图像映射为一个稀疏表示矩阵,并对每类测试图像集体重构,以最小残差为准则对每类人脸图像集分类.这种方法通过同时表示多张图像,关注到不同图像之间的相似与不同,获取到同一主体的更多信息,从而提高识别正确率.尤其在只有多张侧脸图像而无正脸图像的情况下,集体表示分类方法更能发挥优势,在两个公开人脸图像数据集上的实验结果也验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马腾飞	南京航空航天大学理学院	1	0	0.0	0.0
2	王丽平	南京航空航天大学理学院	13	21	3.0	4.0