局部联合结构化稀疏表示的单样本人脸识别

• 作者: 吴秦 张淮 王念兵 许洁
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 单样本 结构化稀疏 类内变化字典 联合表示
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 204-209,228
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5338字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1607-0044

摘要

针对单样本问题,基于相同类别的人脸变化信息应有相似的稀疏编码这一事实,提出结构化稀疏变化字典学习方法,以得到较好的共享类内变化字典.同时鉴于同一人脸的所有区域应有相同的类标签,通过训练样本与变化字典按坐标分块联合表示查询人脸区域,然后给稀疏系数引入导致结构化稀疏效果的约束条件,实现对应类别字典的自动选择,从而更好地表示查询人脸.提出的人脸表示方法可以在局部识别方法的优势上整合全局信息,使得在AR、Extended Yale B、CMU-PIE人脸库上的表现超过其他单样本识别相关的方法,取得了较好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴秦	江南大学物联网工程学院物联网技术应用教育部工程研究中心智能系统与网络计算研究所	29	96	6.0	8.0
2	王念兵	江南大学物联网工程学院物联网技术应用教育部工程研究中心智能系统与网络计算研究所	5	24	2.0	4.0
3	许洁	江南大学物联网工程学院物联网技术应用教育部工程研究中心智能系统与网络计算研究所	5	12	2.0	3.0
4	张淮	江南大学物联网工程学院物联网技术应用教育部工程研究中心智能系统与网络计算研究所	2	3	1.0	1.0