基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对传统低秩矩阵分解算法得出的稀疏矩阵中既包含遮挡因素和噪声因素的问题,提出基于迭代加权低秩分解的遮挡人脸识别算法.首先,利用迭代加权低秩分解算法分别提取各类训练样本中包含的遮挡和噪声因素.然后针对测试样本和训练样本遮挡情况有差异的问题,利用迭代加权低秩分解算法提取测试样本中包含遮挡所掩盖的信息.最后将每类训练样本的低秩矩阵、遮挡矩阵、噪声矩阵和测试样本中的遮挡向量构造新的联合字典,将测试样本表示为新的联合字典的稀疏线性组合,利用稀疏逼近计算残差,通过得到的系数进行分类判别.实验结果表明,基于迭代加权低秩分解的遮挡人脸识别算法在AR和Extended Yale B库上的识别率得到提高,相比其他方法有较好的识别结果,验证了该算法的有效性,对于遮挡情况具有很好的鲁棒性.
推荐文章
低秩鲁棒性主成分分析的遮挡人脸识别
鲁棒性主成分分析
模式识别
遮挡人脸
低秩映射
误识率
基于低秩表示中稀疏误差的可变光照和局部遮挡人脸识别
低秩表示
低秩映射
稀疏误差图
人脸识别
基于低秩矩阵恢复和Gabor特征的遮挡人脸识别
人脸识别
低秩矩阵恢复
Gabor特征
字典压缩
协作表示
基于分块的有遮挡人脸识别算法
遮挡
人脸识别
人脸分块
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于迭代加权低秩分解的遮挡人脸识别算法
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 迭代加权低秩分解 稀疏表示 人脸识别 遮挡矩阵
年,卷(期) 2019,(6) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 42-46
页数 5页 分类号 TP273
字数 4932字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2019.06.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 童莹 南京工程学院通信工程学院 28 108 6.0 8.0
2 曹雪虹 南京工程学院通信工程学院 57 151 8.0 8.0
3 虞涛 南京邮电大学通信与信息工程学院 2 6 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (36)
共引文献  (54)
参考文献  (13)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2006(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2007(5)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(3)
2009(7)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(5)
2010(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2011(4)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(2)
2012(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2013(11)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(9)
2014(4)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(2)
2015(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2016(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2019(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2019(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
迭代加权低秩分解
稀疏表示
人脸识别
遮挡矩阵
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导