基于稀疏表达分类的人脸识别及算法对比研究

• 作者: 李秀梅 贾楠 邓道举
• 来源期刊: 杭州师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏表达分类 人脸识别 基追踪 特征提取
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 信息与遥感科学
• 页码范围: 319-325
• 页数: 7页
• 分类号: TP317.4
• 字数: 4244字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-232X.2018.03.016

摘要

基于稀疏表达分类算法(SRC)实现了人脸识别,并与紧邻算法(NN)、支持向量机(SVM)、BP神经网络等传统识别算法进行了比较,SRC的识别率高于这些传统的识别方法.在主成分分析(PCA)等特征提取算法下,比较了稀疏表达中用于重构信号的基追踪算法和贪婪算法的识别率和识别时间.结果表明,l1_ls的识别精度较高,但识别速度慢;在对识别速度要求较高时,可通过同伦算法(Homotopy)求解.针对有遮挡人脸的识别实验表明,利用梯度投影稀疏重建算法(GPSR)可对遮挡人脸进行有效识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李秀梅	杭州师范大学国际服务工程学院	23	87	4.0	8.0
2	邓道举	杭州师范大学国际服务工程学院	2	4	2.0	2.0
3	贾楠	杭州师范大学国际服务工程学院	1	2	1.0	1.0