基于lp范数和融合字典的人脸识别算法

• 作者: 周洋 宋长明
• 来源期刊: 中原工学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 lp范数 融合字典 稀疏表示
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 信息科学与技术
• 页码范围: 62-67,79
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5234字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6906.2019.06.011

摘要

针对传统人脸识别算法在光照、遮挡和采样不足等情况下识别率低、运行速度慢的问题,提出一种基于lp范数(0<p<1)和融合字典的人脸识别算法.首先将训练样本矩阵分解,得到由类中心矩阵和类内变化矩阵组成的融合字典;然后利用lp范数求解测试样本在融合字典下的稀疏表示.结果表明:该算法不仅鲁棒性强,识别率高,而且运行速度快.在Extended Yale B数据库上,与目前运行速度最快的基于lp范数(0<p<1)稀疏编码的人脸识别算法(SRC-p)相比,该算法的单张图像运行速度提高了1.39倍.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋长明	中原工学院理学院	23	37	4.0	5.0
2	周洋	中原工学院理学院	1	0	0.0	0.0