局部稀疏表示的鲁棒PCA人脸识别

• 作者: 丁伯伦 崔建 游春芝
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 误差分析 局部稀疏表示 鲁棒性 邻近样本
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 23-26
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2303字
• 语种: 中文

摘要

近来提出了一种基于误差分析的鲁棒PCA人脸识别算法,然而当字典增大时,低秩分解就变得很复杂.针对此问题提出了一种局部稀疏表示的鲁棒PCA人脸识别算法.根据稀疏表示系数之间的相似性,选取邻近样本组成新的字典,然后通过鲁棒PCA进行低秩人脸识别.通过Yale、ORL人脸数据的实验,表明该算法对光照、遮挡仍具有较好的鲁棒性,同时大大减少计算成本.另一方面也说明通过稀疏表示选取邻近样本的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁伯伦		11	2	1.0	1.0
2	游春芝	山西医科大学汾阳学院基础医学部	4	0	0.0	0.0
3	崔建	山西医科大学汾阳学院基础医学部	5	1	1.0	1.0