基于局部结构的多尺度协作表示人脸识别算法 被引量：2

1

作者 刘宇凯 金晓康 +1 位作者 张建明 廖婷婷 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第17期151-157,共7页

人脸识别在实际应用中,往往存在无法获取足够多的训练样本的情况,而在小样本情况下,协作表示的识别性能会受到严重影响。多尺度块协作表示算法能有效集成不同尺度下的分类结果,但其分类框架中子块的计算是相互独立的,忽略了块之间的结... 人脸识别在实际应用中,往往存在无法获取足够多的训练样本的情况,而在小样本情况下,协作表示的识别性能会受到严重影响。多尺度块协作表示算法能有效集成不同尺度下的分类结果,但其分类框架中子块的计算是相互独立的,忽略了块之间的结构关系。而局部结构法将图像划分为多个局部区域,每个局部区域的重叠块分布在相同的线性子空间中,该子空间可以反应块之间的结构关系,能提高多尺度块协作表示在小样本下的鲁棒性。因此提出了基于局部结构的多尺度块协同表示算法(Local Structure based Multi-Patch Collaborative Representation,LS_MPCRC),在Yale B和AR人脸库上的实验结果证明,该算法在训练样本数目较少时具有优秀的识别性能。 展开更多

关键词 人脸识别 协作表示 小样本问题 多尺度块协作表示 局部结构

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基于Shearlet变换和均匀局部二值模式特征的协作表示人脸识别算法 被引量：11

2

作者 谢佩 吴小俊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第7期2056-2061,2092,共7页

为了获得人脸图像中更丰富的纹理特征以提高人脸识别率,提出了一种基于Shearlet变换和均匀局部二值模式(ULBP)算子提取特征(Shearlet_ULBP特征)的协作表示方法——Shearlet_ULBP CRC用于人脸识别。首先,人脸图像通过Shearlet变换分解,... 为了获得人脸图像中更丰富的纹理特征以提高人脸识别率,提出了一种基于Shearlet变换和均匀局部二值模式(ULBP)算子提取特征(Shearlet_ULBP特征)的协作表示方法——Shearlet_ULBP CRC用于人脸识别。首先,人脸图像通过Shearlet变换分解,得到多尺度多方向的幅值域图谱,再经过简单的平均融合,获得融合后的幅值域图谱;然后,通过ULBP算子结合分块的方法获得该Shearlet变换后融合图像的直方图特征;最后,结合协作表示的方法来分类所提取到的特征。该方法可以提取到图像更丰富的边缘以及纹理信息,在ORL、Extended Yale B和AR人脸数据库上进行测试,在图像无遮挡的情况下识别率都达到了99%以上,在有遮挡情况下也都达到了91%以上的识别率。实验结果表明,所提方法不仅对于光照、姿态和表情变化具备较强的鲁棒性,同时能在一定程度上处理人脸图像中存在遮挡的情形。 展开更多

关键词 SHEARLET变换 均匀局部二值模式算子 人脸识别 图像融合 协作表示

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一种鲁棒协作表示的人脸识别算法 被引量：10

3

作者 林国军 解梅 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第8期2520-2522,2531,共4页

针对鲁棒稀疏编码(RSC)计算复杂度大的问题,利用协作表示适合于人脸识别的优点,提出了一种鲁棒协作表示(RCR)的人脸识别算法。首先,认为编码余项和编码系数是分别独立同分布的,RCR寻求稀疏编码问题的最大似然估计解;然后,利用迭代重加... 针对鲁棒稀疏编码(RSC)计算复杂度大的问题,利用协作表示适合于人脸识别的优点,提出了一种鲁棒协作表示(RCR)的人脸识别算法。首先,认为编码余项和编码系数是分别独立同分布的,RCR寻求稀疏编码问题的最大似然估计解;然后,利用迭代重加权协作表示算法来解决RCR模型;最后,对测试图像进行分类和识别。实验结果表明,与其他算法相比,RCR在大幅降低计算复杂度的同时保证了识别率。RCR是一种有效的人脸识别算法,对遮挡的人脸识别具有很强的鲁棒性。 展开更多

关键词 人脸识别 稀疏表示 协作表示 最大似然估计 遮挡

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基于位平面和协作表示的人脸识别算法 被引量：5

4

作者 魏冬梅 周卫东 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期966-971,共6页

为提高人脸识别的准确性和高效性,提出了一种基于位平面信息的协作表示人脸识别算法,利用8位灰度图像的8个位平面和协作表示原理进行人脸识别.采用直方图均衡算法增强图像的对比度,并将均衡后的图像分解成8个包含有不同信息的二进制位... 为提高人脸识别的准确性和高效性,提出了一种基于位平面信息的协作表示人脸识别算法,利用8位灰度图像的8个位平面和协作表示原理进行人脸识别.采用直方图均衡算法增强图像的对比度,并将均衡后的图像分解成8个包含有不同信息的二进制位平面图像.根据各位平面图像包含的识别信息量对它们进行加权求和,构造虚拟人脸图像.最后在虚拟人脸图像数据库上采用协作表示进行识别.实验结果表明,该算法具有较高的识别率和较快的识别速度. 展开更多

关键词 直方图均衡 位平面 协作表示 加权和图像

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基于低秩稀疏分解与协作表示的图像分类算法 被引量：2

5

作者 张旭 蒋建国 +1 位作者 洪日昌 杜跃 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第7期83-88,共6页

目前,大部分图像分类算法为了获取较高的性能均需要充分的训练学习过程,然而在实际应用中,往往存在训练样本不足及过拟合等问题。为了避免上述问题出现,在朴素贝叶斯最近邻分类算法的原理框架下,基于非负稀疏编码、低秩稀疏分解以及协... 目前,大部分图像分类算法为了获取较高的性能均需要充分的训练学习过程,然而在实际应用中,往往存在训练样本不足及过拟合等问题。为了避免上述问题出现,在朴素贝叶斯最近邻分类算法的原理框架下,基于非负稀疏编码、低秩稀疏分解以及协作表示提出一种非参数学习的图像分类算法。首先,基于非负稀疏编码和最大值汇聚操作表示图像信息,并构建具有低秩性质的同类训练图像集的局部特征矩阵;其次,采用低秩稀疏分解结合别类标签信息构建两类视觉词典以充分利用同类图像的相关性和差异性;最后基于协作表示表征测试图像并进行分类决策,实验结果验证了所提算法的有效性。 展开更多

关键词 图像分类 视觉词袋 稀疏编码 低秩稀疏分解 协作表示

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基于协作表示的人脸表情识别 被引量：2

6

作者 卢官明 石婉婉 +2 位作者 李霞 张正言 闫静杰 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2017年第2期51-56,共6页

针对基于稀疏表示的分类(SRC)算法因采用l1范数最小化求解稀疏表示系数的计算复杂度高,由此提出一种基于协作表示的分类(CRC)算法,并应用于人脸表情识别中。首先,将归一化后的人脸图像分割为若干个互不重叠的子块,采用均匀LBP算子分别... 针对基于稀疏表示的分类(SRC)算法因采用l1范数最小化求解稀疏表示系数的计算复杂度高,由此提出一种基于协作表示的分类(CRC)算法,并应用于人脸表情识别中。首先,将归一化后的人脸图像分割为若干个互不重叠的子块,采用均匀LBP算子分别提取各个子块的特征向量,并依据每个子块图像的信息熵大小对各个特征向量进行加权后串接组合起来,构成一个联合特征向量,作为描述该图像的特征向量;然后,采用主成分分析(PCA)方法对测试样本和训练样本图像的特征向量进行降维;最后,采用基于协作表示的分类(CRC)算法,将测试样本图像的表情分为7类:生气、厌恶、恐惧、中性、悲伤、高兴和惊讶。在JAFFE数据库上的实验结果表明了本文算法的有效性,CRC算法的识别率与SRC算法几乎相当,但大大降低了计算复杂度,识别时间约为SRC算法的1/60。 展开更多

关键词 人脸表情识别 协作表示 稀疏表示 局部二值模式 主成分分析

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基于协作表示的雷达辐射源多传感器融合识别 被引量：2

7

作者 周志文 黄高明 高俊 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2725-2730,共6页

针对接收通道噪声影响和传感器引起的信号畸变,仅提高单传感器的识别性能远不能满足需求,提出了一种基于协作表示的雷达辐射源多传感器融合识别方法。首先,在训练阶段构成离线的完备字典,而多个传感器的接收信号在字典上求得协作表示系... 针对接收通道噪声影响和传感器引起的信号畸变,仅提高单传感器的识别性能远不能满足需求,提出了一种基于协作表示的雷达辐射源多传感器融合识别方法。首先,在训练阶段构成离线的完备字典,而多个传感器的接收信号在字典上求得协作表示系数及分类残差。接着通过设计合理的基本概率分配函数,将多传感器的分类残差与单元素事件的D-S理论相结合,根据最大信任决策规则得到融合识别结果。采用常见的6种雷达辐射源信号进行了仿真实验,仿真结果验证了提出方法的有效性,且较单传感器提高了识别性能,具有较好的噪声鲁棒性,适用于小样本的识别。 展开更多

关键词 雷达辐射源识别 协作表示 决策级融合 D-S证据理论 小样本问题

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近邻样本协作表示的人脸识别算法 被引量：3

8

作者 魏冬梅 周卫东 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期115-121,共7页

在Gabor特征空间,根据相关系数寻找测试图像的近邻样本,并用这些近邻样本构造完备的冗余字典,从而提出一种基于Gabor特征的近邻样本协作表示的人脸识别算法.在l2范数约束下,利用可变厚度的紧致字典对测试图像进行稀疏表示,根据稀疏系数... 在Gabor特征空间,根据相关系数寻找测试图像的近邻样本,并用这些近邻样本构造完备的冗余字典,从而提出一种基于Gabor特征的近邻样本协作表示的人脸识别算法.在l2范数约束下,利用可变厚度的紧致字典对测试图像进行稀疏表示,根据稀疏系数逐类计算重构图像和测试图像之间的误差,并判断测试图像所属类别.该算法在FERET、ORL和AR数据上进行了无遮挡测试,在AR库上进行了有遮挡测试.实验结果表明,无论有无遮挡,识别速度和识别率都得到了明显改善. 展开更多

关键词 GABOR 相关系数 近邻样本 协作表示 人脸识别

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基于改进分数阶SVD的块协作表示的小样本人脸识别算法 被引量：4

9

作者 张建明 廖婷婷 +1 位作者 吴宏林 刘宇凯 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第7期1237-1243,共7页

随着训练样本数目减少,传统人脸识别方法的性能会急剧下降,因此提出了改进的分数阶SVD(IFSVDR)的块协作表示算法,以提高小样本下人脸识别率。为了减少噪声对分类的干扰,对SVD算法进行改进,利用分数阶增大主要正交基权值,提高特征的判别... 随着训练样本数目减少,传统人脸识别方法的性能会急剧下降,因此提出了改进的分数阶SVD(IFSVDR)的块协作表示算法,以提高小样本下人脸识别率。为了减少噪声对分类的干扰,对SVD算法进行改进,利用分数阶增大主要正交基权值,提高特征的判别力;对相对较小权值进行抑制,降低噪声的干扰。然后,将得到的特征图像用基于块的协作表示算法进行分类(PCRC)。相对传统稀疏分类算法,PCRC融合了集成学习,能更好地解决小样本问题,且CRC计算复杂度低于SRC。在扩展的Yale B和AR人脸数据库上的实验表明,本文提出的算法在单样本的情况下也有较高的识别率。 展开更多

关键词 人脸识别 改进的分数阶奇异值分解 基于块的协作表示分类 小样本问题

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基于压缩感知原理的融合判别信息的协作表示方法 被引量：1

10

作者 项凤涛 王正志 袁兴生 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期91-95,共5页

提出了一种用于视觉分类任务的低计算复杂度且有效的图像表示方法。把协作表示和判别信息结合在统一框架内,是基于协作表示分类方法的一种扩展形式。测试样本的协作表示系数是稀疏的,这种基于冗余和过完备的表示对于遮挡和伪装而言是鲁... 提出了一种用于视觉分类任务的低计算复杂度且有效的图像表示方法。把协作表示和判别信息结合在统一框架内,是基于协作表示分类方法的一种扩展形式。测试样本的协作表示系数是稀疏的,这种基于冗余和过完备的表示对于遮挡和伪装而言是鲁棒的;此外,通过最小化类内散布矩阵和最大化类间散布矩阵的判别信息的挖掘,对于视觉分类问题也是很有帮助。在一些基准数据库上的实验表明,提出的方法相对于现有的方法而言能够获得更有竞争力的表现。 展开更多

关键词 视觉分类 人脸识别 协作表示 判别模型 稀疏表示

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联合多尺度分块和协作表示的虹膜识别算法 被引量：1

11

作者 陈书贞 于倩 练秋生 《信号处理》 CSCD 北大核心 2014年第9期1025-1033,共9页

基于稀疏表示的虹膜识别方法(SRIR)相对于传统的虹膜识别方法,在处理噪声干扰等问题,识别效果相对较好,具有较好的鲁棒性。但在样本集不足的情况下,识别性能受到影响,存在运行耗时过多、计算复杂度较高的问题。针对上述问题,提出了一种... 基于稀疏表示的虹膜识别方法(SRIR)相对于传统的虹膜识别方法,在处理噪声干扰等问题,识别效果相对较好,具有较好的鲁棒性。但在样本集不足的情况下,识别性能受到影响,存在运行耗时过多、计算复杂度较高的问题。针对上述问题,提出了一种联合多尺度分块和协作表示的虹膜识别算法。通过将虹膜图像按照多个尺度大小分别进行均匀分块,从而达到有效地利用虹膜特征,然后分别对每个尺度下的虹膜图像子块进行基于协作表示的识别,以降低算法耗时,最后将识别结果通过贝叶斯融合方法得到最终的分类。实验结果表明,该算法对于虹膜样本集较少的问题,比原有的SRIR方法耗时低,识别率高,复杂度低。 展开更多

关键词 虹膜识别 稀疏表示 协作表示 贝叶斯融合

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基于改进局部协作表示的快速人脸识别算法 被引量：1

12

作者 施志刚 邵冬华 顾钦平 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第9期2967-2973,共7页

为解决在大数据下基于协作表示的快速人脸识别问题,提出一种通过选择各类近邻达到类内平均值最相似的局部协作表示算法。在原始训练集上,选择各类与测试样本近邻的若干样本,将各类近邻样本平均值进行稀疏重构;将重构误差最小的若干类近... 为解决在大数据下基于协作表示的快速人脸识别问题,提出一种通过选择各类近邻达到类内平均值最相似的局部协作表示算法。在原始训练集上,选择各类与测试样本近邻的若干样本,将各类近邻样本平均值进行稀疏重构;将重构误差最小的若干类近邻局部样本协作表示,实现分类。该算法通过较少样本的协作表示在提高识别率的同时,进一步降低了运算的复杂度。仿真实验验证了所提方法运用于人脸识别中的有效性。 展开更多

关键词 协作表示 快速 人脸识别 类内平均值最相似 局部样本

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基于近邻三值模式和协作表示的三维掌纹识别 被引量：2

13

作者 刘玉珍 蒋政权 赵娜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第6期1690-1695,共6页

针对二维掌纹图像存在易伪造、抗噪能力差的问题,提出一种基于近邻三值模式(NTP)和协作表示的三维掌纹识别方法。首先,利用形状指数把三维掌纹的表面几何信息映射成二维数据,以弥补常用均值或高斯曲率映射无法精确描述三维掌纹特征的缺... 针对二维掌纹图像存在易伪造、抗噪能力差的问题,提出一种基于近邻三值模式(NTP)和协作表示的三维掌纹识别方法。首先,利用形状指数把三维掌纹的表面几何信息映射成二维数据,以弥补常用均值或高斯曲率映射无法精确描述三维掌纹特征的缺陷;其次,对形状指数图作分块处理,利用近邻三值模式提取分块形状指数图的纹理特征;最后,利用协作表示的方法进行特征分类。在三维掌纹库上和经典算法进行的对比实验中,该方法的识别率为99.52%,识别时长为0.673 8 s,优于其他算法;在识别率方面,与经典的局部二值模式(LBP)、局部三值模式(LLTP)、CompCode、均值曲率图(MCI)法相比分别提高了7.77%、6.02%、5.12%和3.97%;在识别时间方面,与Homotopy、对偶增广拉格朗日法(DALM)、SpaRSA方法相比分别降低了6.7 s、15.9 s和61 s。实验结果表明,所提算法具有良好的特征提取和分类能力,能够有效地提高识别精度并减少识别时间。 展开更多

关键词 三维掌纹 形状指数 局部三值模式 纹理特征 协作表示

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基于协作表示和模糊渐进最大边界嵌入的特征抽取方法

14

作者 苏宝莉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第6期1677-1681,共5页

针对图嵌入方法在构造邻域关系图的过程中,简单地将样本数据划入某一类的做法并不妥当的问题,提出了模糊渐进的隶属度表示方法。该方法借助模糊数学的思想,通过模糊渐进的隶属度,将样本归属于不同类别。针对图嵌入方法中分类器效率偏低... 针对图嵌入方法在构造邻域关系图的过程中,简单地将样本数据划入某一类的做法并不妥当的问题,提出了模糊渐进的隶属度表示方法。该方法借助模糊数学的思想,通过模糊渐进的隶属度,将样本归属于不同类别。针对图嵌入方法中分类器效率偏低的问题,引入了协作表示分类方法,该分类方法大幅度提高了算法的计算效率。基于这两点,提出了基于协作表示和模糊渐进最大边界嵌入的特征抽取算法。在ORL、AR人脸数据库上,以及USPS数字手写体数据库上的实验表明,该算法优于主成分分析(PCA)、线性鉴别分析(LDA)、局部保留投影(LPP)和边界Fisher分析(MFA)。 展开更多

关键词 模式识别 人脸识别 协作表示 模糊渐进构造 图嵌入

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融合整体与局部特征的低秩松弛协作表示 被引量：5

15

作者 张盼 练秋生 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期2663-2670,共8页

目前的人脸识别算法经常忽视训练过程中噪声的影响,训练数据受到污染时识别性能会明显下降.针对该问题,提出了融合整体与局部特征的低秩松弛协作表示的人脸识别算法.通过低秩分解抑制训练样本的稀疏噪声,得到更加有效的人脸信息.利用松... 目前的人脸识别算法经常忽视训练过程中噪声的影响,训练数据受到污染时识别性能会明显下降.针对该问题,提出了融合整体与局部特征的低秩松弛协作表示的人脸识别算法.通过低秩分解抑制训练样本的稀疏噪声,得到更加有效的人脸信息.利用松弛协作表示得到判别性更强的编码系数,增强人脸识别系统的判别性.为进一步提高识别率,提取局部特征的同时引入整体特征,运用整体特征和局部特征共同表示人脸图像.实验结果表明,尽管训练过程、测试过程都受到噪声污染,提出的算法对有光照、遮挡及表情变化的正面人脸图像的识别具有很好的鲁棒性,比现有的识别算法拥有更高的识别率. 展开更多

关键词 人脸识别 低秩分解 松弛协作表示 整体特征 局部特征

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基于联合协作表示的特定辐射源识别 被引量：4

16

作者 周志文 黄高明 +1 位作者 王雪宝 满欣 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期724-729,共6页

针对存在脉冲无意调制特征时的特定辐射源识别问题,在时域对个体辐射源建模,并分析了无意特征在特征空间形成的分量对个体识别的作用。首先在时频域提取了奇异值作为特征描述,接着建立了联合协作表示模型并引入Tikhonov矩阵约束增加类... 针对存在脉冲无意调制特征时的特定辐射源识别问题,在时域对个体辐射源建模,并分析了无意特征在特征空间形成的分量对个体识别的作用。首先在时频域提取了奇异值作为特征描述,接着建立了联合协作表示模型并引入Tikhonov矩阵约束增加类间区分度,提取了特有分量表示系数,最后依据最小分类残差实现有监督的特定辨识。仿真中利用具有脉内无意调制的3种辐射源进行分析,实验结果表明提出的方法能有效识别无意幅度和相位调制特征,且在信噪比为10dB时能达到80%以上的正确识别率,具有泛化建模意义。 展开更多

关键词 特定辐射源识别 协作表示 联合稀疏模型 奇异值分解

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基于协作表示和正则化最小二乘法的多姿态人脸识别方法 被引量：5

17

作者 谌湘倩 刘珂 马飞 《现代电子技术》 北大核心 2017年第5期49-53,共5页

针对现有人脸识别方法不能很好地处理姿态变化的问题,提出一种基于协作表示和正则化最小二乘法的多姿态人脸识别方法。利用通用弹性模型(GEM)将图库中的人脸图像构建成为一个3D模型,在3D人脸姿态的三个方向(偏航、俯仰和翻滚)上提取特征... 针对现有人脸识别方法不能很好地处理姿态变化的问题,提出一种基于协作表示和正则化最小二乘法的多姿态人脸识别方法。利用通用弹性模型(GEM)将图库中的人脸图像构建成为一个3D模型,在3D人脸姿态的三个方向(偏航、俯仰和翻滚)上提取特征,构建一个三维协作字典矩阵(CDM),利用正则化最小二乘法(RLS)和协作表示(CR)分类法对人脸进行识别分类。在AR和视频人脸数据库上进行实验,结果表明,该方法能够有效地解决具有姿态变化的人脸识别,同时对表情和光照变化也具有鲁棒性,且实时性高。 展开更多

关键词 多姿态人脸识别 3D模型 协作表示 正则化最小二乘法

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基于概率协作表示的几何保持图嵌入 被引量：2

18

作者 刘勇 杨园园 +1 位作者 苟建平 刘志锋 《江苏大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第4期445-450,457,共7页

为了充分获取高维数据的几何结构特征、增强高维数据在子空间中的识别能力,基于概率协作表示拥有潜在判别信息和数据几何信息的能力,提出一种基于概率协作表示的几何保持图嵌入(PCRGPGE)的降维新方法.在新方法中,相似高维数据样本的概... 为了充分获取高维数据的几何结构特征、增强高维数据在子空间中的识别能力,基于概率协作表示拥有潜在判别信息和数据几何信息的能力,提出一种基于概率协作表示的几何保持图嵌入(PCRGPGE)的降维新方法.在新方法中,相似高维数据样本的概率协作表示相似,且其概率协作表示的重构在低维子空间中也保持相似,从而使得高维数据所蕴含的低维结构信息保持在子空间中.在PCRGPGR中,首先对高维数据进行概率协作表示并重构,以获取数据的潜在判别和几何信息;然后,采用高维数据的类内和类间的构图方式,得到数据的几何分布信息和判别信息.将PCRGPGR与PCA、LDA、LPP等10个图嵌入方法在2个经典的人脸图像数据集PIE29和IMM上进行对比试验.结果表明:所提出的PCRGPGE是一种有效的降维方法,能在低维空间较好地保持高维数据的内在结构信息和增强模式判别能力. 展开更多

关键词 图嵌入 降维 概率协作表示 构图方式 高维数据

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融合遮挡检测与HOG特征协作表示的鲁棒人脸识别 被引量：1

19

作者 高秀洋 房胜 李哲 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2017年第1期111-117,共7页

稀疏表示分类算法在人脸识别中表现出较好性能,但其对面部遮挡的鲁棒性较差,在特征提取时未利用面部鲁棒特征且实时性差。针对以上问题,本文提出了融合遮挡检测与HOG特征协作表示的人脸识别方法。首先,设计了一种基于HOG特征和支持向量... 稀疏表示分类算法在人脸识别中表现出较好性能,但其对面部遮挡的鲁棒性较差,在特征提取时未利用面部鲁棒特征且实时性差。针对以上问题,本文提出了融合遮挡检测与HOG特征协作表示的人脸识别方法。首先,设计了一种基于HOG特征和支持向量机的遮挡检测方法,根据常见遮挡的分布将人脸分块,在子块上检测遮挡。然后,结合遮挡检测结果,仅提取非遮挡部分的HOG特征并利用协作表示方法进行分类。测试结果表明:对AR人脸库中遮挡图像的平均识别率为95.2%,对AR、Yale人脸库中发生光照和表情变化人脸的识别率分别为97.3%和98.6%,且运算速度比稀疏表示方法提升了约293倍。与基于稀疏表示的分类方法相比,该方法的鲁棒性和实时性都有明显提升。 展开更多

关键词 HOG特征 支持向量机 遮挡检测 协作表示 人脸识别

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基于核协作表示的目标跟踪算法

20

作者 卢钢 彭力 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第10期2253-2257,共5页

大多数现有的基于稀疏表示的视觉跟踪算法大都通过模板的线性组合来重构目标,但是没有考虑模板与模板之间以及模板与候选目标之间的非线性关系,造成算法对目标的判别能力下降,在复杂环境下容易跟踪失败.为了解决上述问题,提出一种结合... 大多数现有的基于稀疏表示的视觉跟踪算法大都通过模板的线性组合来重构目标,但是没有考虑模板与模板之间以及模板与候选目标之间的非线性关系,造成算法对目标的判别能力下降,在复杂环境下容易跟踪失败.为了解决上述问题,提出一种结合核协作表示的目标跟踪算法,利用核函数将候选目标与模板映射到高维核空间,得到它们的非线性表示,并在高维核空间求解目标的稀疏系数,提高算法对目标的判别能力.为提高跟踪速度,选用l2最小化方法.实验结果表明,本文算法在跟踪精度与鲁棒性方面都有较大提高. 展开更多

关键词 核协作表示 目标跟踪 稀疏表示 核空间 非线性表示

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