基于加权稀疏低秩组件编码的猪脸识别算法

• 作者: 孙家傲 成科扬 毛启容 詹永照
• 来源期刊: 江苏大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 猪脸识别 稀疏表示分类 低秩分解 Retinex 残差函数
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 页码范围: 314-320
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5236字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7775.2020.03.011

摘要

针对养殖行业中动物很难适应耳标的问题,采用非入侵的识别方式进行猪脸识别,提出了基于加权稀疏低秩组件编码的猪脸识别算法.应用视网膜皮层理论与区域协方差滤波器来估计光照,并结合文中新算法提出自适应伽马校正方法对获取的反射分量进行增强,以减少光照对识别结果的影响;同时,采用训练样本中的低秩组件构建字典矩阵,并重构残差函数处理误差,以提升算法应对含有污垢图像的识别性能.在JDD2017猪脸数据集上进行了光照和面部污垢验证试验,分别统计其识别率与耗时情况.结果表明:文中所提出算法显著优于传统稀疏表示方法,具有容忍光照变化、污垢和训练耗时短的优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毛启容	江苏大学计算机科学与通信工程学院	35	260	9.0	14.0
3	詹永照	江苏大学计算机科学与通信工程学院	189	1744	21.0	31.0
4	成科扬	江苏大学计算机科学与通信工程学院	32	282	7.0	16.0
8	孙家傲	江苏大学计算机科学与通信工程学院	1	0	0.0	0.0