基于判别式低秩字典学习的人脸识别稀疏表示

• 作者: 朱甦
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 低秩矩阵 稀疏 嵌入 人脸特征 字典优化
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 数字视频
• 页码范围: 5-7,16
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2544字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16280/j.videoe.2018.10.002

摘要

本文探讨了一种基于低秩矩阵恢复的字典优化设计,结合分块相似性嵌入稀疏编码,采用图像非重叠分块进行人脸关键部位图像子块的获取,对图像相应子块的最大相似值进行训练、测试,并对图像间相似性进行评估,同时将其嵌入稀疏编码中,使人脸图像识别匹配得到实现.测试表明,与PWSRC相比,采用低秩矩阵,对LR_PWSRC恢复进行字典优化设计,能有效的对表情、光照等细节的干扰因素进行规避,对非重叠分块对遮挡加以抑制,对人脸特征表达进行很好的优化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱甦	南京理工大学自动化学院	10	9	2.0	2.0