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基于Metaface字典学习与核稀疏表示的人脸识别方法
引用本文:曹玲,朱煜,陈宁,陈志华.基于Metaface字典学习与核稀疏表示的人脸识别方法[J].医学教育探索,2015(2):256-259.
作者姓名:曹玲  朱煜  陈宁  陈志华
作者单位:华东理工大学信息科学与工程学院,上海 200237,华东理工大学信息科学与工程学院,上海 200237,华东理工大学信息科学与工程学院,上海 200237,华东理工大学信息科学与工程学院,上海 200237
基金项目:国家自然科学基金(61271349,61370174);中央高校基本科研业务费专项资金(WH1114030,WH1214015)
摘    要:完备的稀疏表示方法近年来应用在人脸识别中并取得较好的结果,它可以仅利用样本的随机投影完成对测试样本的识别。在实际应用中,由于受光照、遮挡等因素的影响,测试样本并不能通过训练样本的线性组合得到很好的稀疏重构。本文提出了基于Metaface字典学习与核稀疏表示的人脸识别方法,借助核技巧,将数据样本和字典集映射到高维的未知空间,以解决特征的非线性相似问题。在核空间对数据样本进行稀疏重构,得到数据在核空间的一种简洁的稀疏表达方式从而提高识别率,而Metaface字典学习框架的引入可以得到更加精炼的字典,从全局上提高识别率。通过在ORL人脸库、Yale人脸库和AR人脸库的实验表明,同等情况下,本文提出的方法优于PCA,SVM, SRC等方法,进一步提高了人脸识别率,具有较好的应用价值。

关 键 词:稀疏表示    人脸识别    PCA    Metaface字典学习    核稀疏表示(KSRC)
收稿时间:3/5/2014 12:00:00 AM

Human Face Recognition Based on Metaface and Kernel Sparse Representation
CAO Ling,ZHU Yu,CHEN Ning and CHEN Zhi-hua.Human Face Recognition Based on Metaface and Kernel Sparse Representation[J].Researches in Medical Education,2015(2):256-259.
Authors:CAO Ling  ZHU Yu  CHEN Ning and CHEN Zhi-hua
Abstract:
Keywords:
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