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基于稀疏表示的低分辨率人脸疲劳表情识别被引量：4: 1; 作者张灵田小路 +2 位作者罗源常捷吴勇《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第9期305-309,共5页; 为了有效提高低分辨率图像的人脸疲劳表情识别性能,提出一种基于稀疏表示的低分辨率人脸疲劳表情的识别方法。首先,采用肯德尔和谐系数可信度分析法构建了低分辨率人脸疲劳表情图像库TIREDFACE。其次,通过图像库中的低分辨率样本疲劳表... 展开更多; 关键词稀疏表示压缩感知疲劳表情基于稀疏表示分类肯德尔和谐系数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自步学习的加权稀疏表示人脸识别方法被引量：10: 2; 作者王学军王文剑曹飞龙《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第11期3145-3151,共7页; 近年来基于稀疏表示的分类方法(SRC)成为了一个新的热点问题,在人脸识别领域取得了很大的成功。但基于稀疏表示的方法在重建待测样本时,有可能会利用与待测样本相差较大的训练样本,并且没有考虑到表示系数的局部信息,从而导致分类结果... 展开更多; 关键词基于稀疏表示的分类方法分类自步学习加权系数人脸识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进稀疏表示算法在人脸识别中的应用被引量：2: 3; 作者刘霞罗文辉苏义鑫《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第14期191-197,共7页; 人脸识别的主要难度在于,受到光照变化、表情变化以及遮挡的影响,会使得采集的不同人的人脸图像具有相似性。为有效解决基于稀疏表示的分类算法(Sparse Representation-based Classification,SRC)在人脸训练样本不足时会导致识别率降低... 展开更多; 关键词人脸识别稀疏表示低秩矩阵恢复坐标下降法基于稀疏表示的分类(SRC)算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Fisher判别字典学习的可拒识模式分类模型被引量：1: 4; 作者廖重阳张洋 +1 位作者屈光中毕云云《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期202-208,共7页; 针对模式分类任务中测试样本存在未知类别输入的问题,在稀疏表示分类技术的基础上提出一种可拒识模式分类模型。该模型在字典学习的目标函数中加入Fisher判别约束,使样本在该字典下分解的系数具有较大的类间散度和较小的类内散度,将训... 展开更多; 关键词可拒识字典学习 FISHER判别分析基于稀疏表示的分类流形最大线性块; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于特征关联性的人脸高层特征研究被引量：1: 5; 作者陈雁翔刘磊《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1049-1054,共6页; 在特殊应用领域，注册者只能注册一张人脸信息，使得人脸注册信息极为有限，给人脸识别带来很大的限制。文章以参考集为基础，开展了基于特征关联性的人脸高层特征研究，通过对参考集中该人脸的所有图片特征均值和训练集、测试集中数据... 展开更多; 关键词人脸识别单训练样本参考集特征关联基于稀疏表示的分类算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于稀疏表示的低分辨率人脸疲劳表情识别被引量：4: 1; 作者张灵田小路罗源常捷吴勇; 机构广东工业大学计算机学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第9期305-309,共5页; 基金广东省自然科学基金(2014A030310169) 广州市科技计划(2014Y2-00211)资助; 文摘为了有效提高低分辨率图像的人脸疲劳表情识别性能,提出一种基于稀疏表示的低分辨率人脸疲劳表情的识别方法。首先,采用肯德尔和谐系数可信度分析法构建了低分辨率人脸疲劳表情图像库TIREDFACE。其次,通过图像库中的低分辨率样本疲劳表情图像进行稀疏表示,再利用压缩感知理论寻求低分辨率测试样本的最稀疏解,采用求得的最稀疏解实现低分辨率人脸疲劳表情的分类。在低分辨率人脸视觉特征的疲劳表情图像库TIREDFACE的实验测试结果表明,将该方法用于低分辨人脸疲劳表情识别,性能优于线性法、最近邻法、支持向量机以及最近邻子空间法。可见,该方法用于低分辨率人脸疲劳表情识别时识别效果较好,精确度较高。; 关键词稀疏表示压缩感知疲劳表情基于稀疏表示分类肯德尔和谐系数; Keywords Sparse representation, Compressed sensing, Fatigue expression, Sparse representation-based classification（SRC） ,Kendall coefficient of concordance; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自步学习的加权稀疏表示人脸识别方法被引量：10: 2; 作者王学军王文剑曹飞龙; 机构山西大学计算机与信息技术学院计算智能与中文信息处理教育部重点实验室中国计量大学理学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第11期3145-3151,共7页; 基金国家自然基金资助项目(61673249 61672477 +1 种基金 61503229) 山西省回国留学人员科研资助项目(2016-004)~~; 文摘近年来基于稀疏表示的分类方法(SRC)成为了一个新的热点问题,在人脸识别领域取得了很大的成功。但基于稀疏表示的方法在重建待测样本时,有可能会利用与待测样本相差较大的训练样本,并且没有考虑到表示系数的局部信息,从而导致分类结果不稳定。提出一种基于自步学习的加权稀疏表示算法SPL-WSRC,在字典中有效剔除与待测样本相差较大的训练样本,并利用加权手段考虑样本间的局部信息,以提高分类精度和稳定性。通过3个典型的人脸数据集中的实验,实验结果表明,所提算法优于原稀疏表示算法SRC,特别是当训练样本足够多时,效果更明显。; 关键词基于稀疏表示的分类方法分类自步学习加权系数人脸识别; Keywords Sparse Representation based Classifier （SRC） classification self-paced learning weighting coefficient face recognition; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进稀疏表示算法在人脸识别中的应用被引量：2: 3; 作者刘霞罗文辉苏义鑫; 机构武汉理工大学自动化学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第14期191-197,共7页; 基金湖北省自然科学基金(No.2015CFB586); 文摘人脸识别的主要难度在于,受到光照变化、表情变化以及遮挡的影响,会使得采集的不同人的人脸图像具有相似性。为有效解决基于稀疏表示的分类算法(Sparse Representation-based Classification,SRC)在人脸训练样本不足时会导致识别率降低和稀疏表示求解效率较低的问题,提出了基于判别性低秩分解与快速稀疏表示分类(LowRank Recovery Fast Sparse Representation-based Classification,LRR_FSRC)的人脸识别算法。利用低秩分解理论得到低秩恢复字典以及稀疏误差字典,结合低秩分解和结构不相干理论,训练出判别性低秩类字典和稀疏误差字典,并把它们结合作为测试时所用的字典;用坐标下降法来求解稀疏系数以提高了计算效率;根据重构误差实现测试样本的分类。在YALE和ORL数据库上的实验结果表明,提出的基于LRR_FSRC的人脸识别方法具有较高的识别率和计算效率。; 关键词人脸识别稀疏表示低秩矩阵恢复坐标下降法基于稀疏表示的分类(SRC)算法; Keywords face recognition sparse representation low rank matrix recovery coordinate descent method Sparse Representation-based Classification(SRC)method; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Fisher判别字典学习的可拒识模式分类模型被引量：1: 4; 作者廖重阳张洋屈光中毕云云; 机构合肥工业大学计算机与信息学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期202-208,共7页; 基金安徽省自然科学基金资助项目(128085MF91); 文摘针对模式分类任务中测试样本存在未知类别输入的问题,在稀疏表示分类技术的基础上提出一种可拒识模式分类模型。该模型在字典学习的目标函数中加入Fisher判别约束,使样本在该字典下分解的系数具有较大的类间散度和较小的类内散度,将训练样本在已学习字典下进行分解,并把分解后的系数构建多个局部线性块,为已构建的线性块建立超球覆盖模型,用于描述训练类样本系数的分布状况。对于测试样本,根据在已学字典下的分解系数是否在训练样本系数的覆盖模型范围内,做出拒识或接受分类处理的判决。在MINST手写体数据库上的实验结果表明,该模型在保持较高正确识别率的同时,能对非训练类样本进行有效的拒识处理。; 关键词可拒识字典学习 FISHER判别分析基于稀疏表示的分类流形最大线性块; Keywords rejection recognition dictionary learning Fisher discriminant analysis Sparse Representation-based Classification （ SRC ） manifold Maximal Linear Patch （MLP）; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于特征关联性的人脸高层特征研究被引量：1: 5; 作者陈雁翔刘磊; 机构合肥工业大学计算机与信息学院; 出处《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1049-1054,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61105076) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2012HGCX0001) +2 种基金重庆科学技术委员会资助项目(cstc2011ggC40009); 文摘在特殊应用领域，注册者只能注册一张人脸信息，使得人脸注册信息极为有限，给人脸识别带来很大的限制。文章以参考集为基础，开展了基于特征关联性的人脸高层特征研究，通过对参考集中该人脸的所有图片特征均值和训练集、测试集中数据进行距离计算，将对应训练集、测试集中的各人脸的距离依次组合构成向量作为该脸的高层特征，该方法在很大程度上解决了注册信息缺失的问题；在Multi-PIE库和扩展YaleB库中进行了实验，并与基于稀疏表示的分类（sparse representation-based classifier，SRC）算法进行了对比。实验表明：该算法比余弦距离分类方法人脸识别的正确率提高5％～6％；与SRC算法相比，该算法更具有优越性。研究结果对单训练样本条件下的人脸识别研究有一定作用。; 关键词人脸识别单训练样本参考集特征关联基于稀疏表示的分类算法; Keywords face recognition single training sample reference set feature correlation sparse representation-based classifier（SRC） algorithm; 分类号 TP391.413 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于稀疏表示的低分辨率人脸疲劳表情识别	张灵田小路罗源常捷吴勇	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2016	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于自步学习的加权稀疏表示人脸识别方法	王学军王文剑曹飞龙	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2017	10	在线阅读下载PDF 职称材料
3	改进稀疏表示算法在人脸识别中的应用	刘霞罗文辉苏义鑫	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2019	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于Fisher判别字典学习的可拒识模式分类模型	廖重阳张洋屈光中毕云云	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2016	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于特征关联性的人脸高层特征研究	陈雁翔刘磊	《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2015	1	在线阅读下载PDF 职称材料