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摘要:
正交普鲁克分析是一种常用的处理矩阵近似问题的技术.最近,该技术被引入到正交普鲁克回归模型中来处理人脸姿态识别问题并取得了不错的效果.然而,这个模型对残差项使用了矩阵F范数约束,使得模型对于一些噪声(比如光照)非常敏感.为解决该问题,用更加鲁棒的1范约束替代原始的矩阵F范数约束,提出稀疏正交普鲁克回归模型.该模型可以由一个有效的交替迭代算法解决.在几个流行的人脸数据库上做了验证实验,实验结果证明该模型可以有效地处理人脸姿态变化.
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文献信息
篇名 稀疏正交普鲁克回归处理跨姿态人脸识别问题
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 正交普鲁克分析 人脸姿态 回归模型
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 图形图像与模式识别
研究方向 页码范围 302-305
页数 4页 分类号 TP312
字数 3883字 语种 中文
DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2017.02.051
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张娟 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 24 117 5.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
正交普鲁克分析
人脸姿态
回归模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
总被引数(次)
150664
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