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题名一种新的多样本扩充协同表示分类人脸识别算法
被引量：4
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作者
周先春
许瑞
石兰芳
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机构
南京信息工程大学电子与信息工程学院
儿童发展与学习科学教育部重点实验室
南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
南京信息工程大学数学与统计学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018年第7期1616-1620,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(11202106)资助
东南大学基本科研业务费项目(CDLS-2016-03)资助
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文摘
由于人脸库中人脸样本的数目有限,远远不能够满足实际生活中人脸识别的需要.新算法提出一种新的多样本扩充的协同表示分类人脸识别算法,首先利用人脸的镜面性生成镜面图像,分别对同一类中任意的两个原始样本与镜像样本,取它们的平滑中值样本构造新的虚拟样本,然后用欧式距离选择出接近测试样本的训练样本.以往的多样本扩充的人脸算法,是将新生成的虚拟训练样本与原始训练样本结合在一起,作为总的训练样本进行人脸识别,新算法是将不同途径构成的训练样本分别进行参数加权融合,采用基于协同表示的分类算法进行人脸识别.实验结果表明,新算法能够在ORL和FERET人脸数据库上获得更好的人脸识别率,具有较好的人脸描述能力.
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关键词
人脸识别
协同表示
平滑中值样本
加权融合
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Keywords
face recognition
collaborative representation
smoothing median virtual samples
weighted fusion
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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