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摘要:
基于稀疏表示的人脸鉴别方法通过提高字典的判别力来提高识别准确率,本文针对小样本训练,提出一种新的融合字典学习方法.首先利用Fisher判别准则及LBP金字塔进行数据预处理;其次提出新的融合字典学习模型,该模型由公共字典、类别特色字典及扰动字典三部分构成,分别提取数据共性、不同类别数据的特殊性以及异常情况下的数据扰动性;最后根据融合字典模型提出一种新的分类器,并在AR、YALE、CMU-PIE、LFW人脸数据库进行实验,结果表明本文算法具有更高的识别率和有效性.
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文献信息
篇名 融合字典学习的小样本人脸鉴别
来源期刊 小型微型计算机系统 学科 工学
关键词 融合字典学习 LBP金字塔 Fisher准则 小样本
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目 图形与图像技术
研究方向 页码范围 154-160
页数 7页 分类号 TP394
字数 语种 中文
DOI
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 梁久祯 22 34 4.0 5.0
2 狄岚 2 0 0.0 0.0
3 矫慧文 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
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融合字典学习
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小样本
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小型微型计算机系统
月刊
1000-1220
21-1106/TP
大16开
辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号
8-108
1980
chi
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