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基于均方差度量分块的自动加权稀疏表示算法
被引量：
2
1
作者
魏明俊
许道云
徐梦珂
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期174-178,184,共6页
人脸重要特征部位所在分块应具有更大的分类表决权,而传统图像分块算法往往忽略该问题。为此,提出一种自动加权稀疏表示算法。通过引入一个带重叠的滑动窗口计算分块像素点的均方差,并给出自动加权策略,对每个分块在最终分类中的权重进...
人脸重要特征部位所在分块应具有更大的分类表决权,而传统图像分块算法往往忽略该问题。为此,提出一种自动加权稀疏表示算法。通过引入一个带重叠的滑动窗口计算分块像素点的均方差,并给出自动加权策略,对每个分块在最终分类中的权重进行度量。在公共数据集上的实验结果表明,与常用的分类算法及分块算法相比,该算法无论是在对最小残差法还是投票法进行加权时,均能提高识别准确率。
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关键词
局部特征凸显
均方差度量
分块加权
稀疏表示
人脸识别
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题名
基于均方差度量分块的自动加权稀疏表示算法
被引量：
2
1
作者
魏明俊
许道云
徐梦珂
机构
贵州大学计算机科学与技术学院
贵州大学理学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期174-178,184,共6页
基金
国家自然科学基金(61262006
615400500)
+1 种基金
贵州省重大应用基础研究项目(黔科合JZ字[2014]2001号)
贵州省科技厅联合基金(黔科合LH字[2014]7636号)
文摘
人脸重要特征部位所在分块应具有更大的分类表决权,而传统图像分块算法往往忽略该问题。为此,提出一种自动加权稀疏表示算法。通过引入一个带重叠的滑动窗口计算分块像素点的均方差,并给出自动加权策略,对每个分块在最终分类中的权重进行度量。在公共数据集上的实验结果表明,与常用的分类算法及分块算法相比,该算法无论是在对最小残差法还是投票法进行加权时,均能提高识别准确率。
关键词
局部特征凸显
均方差度量
分块加权
稀疏表示
人脸识别
Keywords
local feature highlight
mean square deviation
block wei^htin~ soarse reoresentation： face recognition
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于均方差度量分块的自动加权稀疏表示算法
魏明俊
许道云
徐梦珂
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017
2
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