基于局部结构的多尺度协作表示人脸识别算法

• 作者: 刘宇凯 廖婷婷 张建明 金晓康
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 协作表示 小样本问题 多尺度块协作表示 局部结构
• 年，卷（期）: 2018,（17）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 151-157
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6198字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1705-0279

摘要

人脸识别在实际应用中,往往存在无法获取足够多的训练样本的情况,而在小样本情况下,协作表示的识别性能会受到严重影响.多尺度块协作表示算法能有效集成不同尺度下的分类结果,但其分类框架中子块的计算是相互独立的,忽略了块之间的结构关系.而局部结构法将图像划分为多个局部区域,每个局部区域的重叠块分布在相同的线性子空间中,该子空间可以反应块之间的结构关系,能提高多尺度块协作表示在小样本下的鲁棒性.因此提出了基于局部结构的多尺度块协同表示算法(Local Structure based Multi-Patch Collaborative Representation,LS_MPCRC),在Yale B和AR人脸库上的实验结果证明,该算法在训练样本数目较少时具有优秀的识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张建明	长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室	25	87	6.0	7.0
5	刘宇凯	长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室	2	2	1.0	1.0
9	金晓康	长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室	4	3	1.0	1.0