基于同类测试样本组的稀疏表示人脸识别

• 作者: 王丽平 谢尚高
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 类内测试样本组 稀疏表示 人脸识别 矩阵L1-范数 多样本
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 7-11
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 4115字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2017.08.002

摘要

近年来的研究表明,稀疏表示分类(SRC)方法是一种有效的人脸识别方法.SRC是单个样本基于向量l1-范数正则化的最小二乘分类.但现实中常常存在着已知多个测试样本属于同一类的情况,无疑有利于分类,而基于SRC或其他单样本模型的方法却未能利用该信息.为利用类别标签信息,提出了一种新的鲁棒人脸识别方法.该方法基于同类测试样本组的稀疏表示分类(IGSRC),即将同类多个测试样本放至同组,采用矩阵L1-范数正则化的最小二乘分类进行稀疏表示,将测试样本组判为类别中残差最小的标号.实验结果表明,相比于SRC与IGSRC方法,所提出的方法不但能取得更高的人脸识别率(即使在每类别训练样本数较少、训练样本存在部分遮挡),而且具有更少的计算耗时.

作者信息

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