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基于自步学习的加权稀疏表示人脸识别方法
被引量：
10
1
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...
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。
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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
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职称材料
RRA-InceptionV3结合鲁棒稀疏表示的表情识别方法
被引量：
3
2
作者
谢虹
姜文刚
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期196-203,共8页
针对现实场景中人脸局部遮挡导致的表情识别准确度较低的问题,提出一种RRA-InceptionV3结合鲁棒稀疏表示的表情识别方法。将人脸图像通过多支路卷积运算和空洞卷积模块来获取丰富的表情特征,基于Asm-CBAM卷积注意力机制划分人脸表情特...
针对现实场景中人脸局部遮挡导致的表情识别准确度较低的问题,提出一种RRA-InceptionV3结合鲁棒稀疏表示的表情识别方法。将人脸图像通过多支路卷积运算和空洞卷积模块来获取丰富的表情特征,基于Asm-CBAM卷积注意力机制划分人脸表情特征的权重并进行多特征融合,随后堆叠密集残差模块,从多通道中自适应提取人脸特征信息,通过Asm-CBAM卷积注意力机制提高网络对人脸关键特征的注意力。在此基础上,利用鲁棒稀疏表示分类器方法对表情进行分类。在人脸数据集FER2013和CK+上的实验结果表明,该方法的人脸表情平均识别精度分别达到79.86%和98.74%,与OAD Net算法相比,分别高出7.50和3.14个百分点,能够高效提取人脸表情特征。此外,在人脸被遮挡的情况下具有较强的鲁棒性,有效提高了在人脸遮挡情况下表情识别的准确度。
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关键词
表情识别
局部遮挡
鲁棒
稀疏
表示
分类
器
方法
密集残差
Asm-CBAM模块
空洞卷积
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职称材料
用于人脸识别的改进MKD-SRC方法
3
作者
何珺
孙波
《北京师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期12-18,共7页
稀疏表示是近年来图像处理、模式识别及计算机视觉领域中的一个研究热点,广泛应用在图像压缩、图像去噪及修复、目标检测、物体识别等各个方向.在人脸识别的应用背景下,一种基于局部特征的多任务稀疏表示分类方法,即基于多任务多关键点...
稀疏表示是近年来图像处理、模式识别及计算机视觉领域中的一个研究热点,广泛应用在图像压缩、图像去噪及修复、目标检测、物体识别等各个方向.在人脸识别的应用背景下,一种基于局部特征的多任务稀疏表示分类方法,即基于多任务多关键点特征描述子(multi-keypoint descriptors,MKD)的稀疏识别(MKD-SRC)方法虽具有良好的旋转、尺度不变性,但计算复杂度较高,且对光照的鲁棒性并不理想.本文就此问题分析了MKD-SRC方法的原理和前提,提出基于线性子空间和极大似然概率的改进方法,并在公开人脸数据库上对方法的性能进行了测试.实验结果表明,改进的MKD-SRC方法在计算效率以及对大块噪声污染和光照不均匀的鲁棒性这两个方面取得了良好的效果.
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关键词
人脸识别
稀疏表示分类方法
改进MKD-SRC
线性子空间
极大似然概率
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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
1
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]
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职称材料
题名
RRA-InceptionV3结合鲁棒稀疏表示的表情识别方法
被引量：
3
2
作者
谢虹
姜文刚
机构
江苏科技大学电子信息学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期196-203,共8页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(61903162)
江苏省研究生创新计划(KYCX21_3482)。
文摘
针对现实场景中人脸局部遮挡导致的表情识别准确度较低的问题,提出一种RRA-InceptionV3结合鲁棒稀疏表示的表情识别方法。将人脸图像通过多支路卷积运算和空洞卷积模块来获取丰富的表情特征,基于Asm-CBAM卷积注意力机制划分人脸表情特征的权重并进行多特征融合,随后堆叠密集残差模块,从多通道中自适应提取人脸特征信息,通过Asm-CBAM卷积注意力机制提高网络对人脸关键特征的注意力。在此基础上,利用鲁棒稀疏表示分类器方法对表情进行分类。在人脸数据集FER2013和CK+上的实验结果表明,该方法的人脸表情平均识别精度分别达到79.86%和98.74%,与OAD Net算法相比,分别高出7.50和3.14个百分点,能够高效提取人脸表情特征。此外,在人脸被遮挡的情况下具有较强的鲁棒性,有效提高了在人脸遮挡情况下表情识别的准确度。
关键词
表情识别
局部遮挡
鲁棒
稀疏
表示
分类
器
方法
密集残差
Asm-CBAM模块
空洞卷积
Keywords
expression recognition
partial occlusion
Robust Sparse Representation Classifier(RSRC)method
dense residuals
Asm-CBAM module
atrous convolution
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
用于人脸识别的改进MKD-SRC方法
3
作者
何珺
孙波
机构
北京师范大学信息科学与技术学院
出处
《北京师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期12-18,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61501035)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2014KJJCA15)
文摘
稀疏表示是近年来图像处理、模式识别及计算机视觉领域中的一个研究热点,广泛应用在图像压缩、图像去噪及修复、目标检测、物体识别等各个方向.在人脸识别的应用背景下,一种基于局部特征的多任务稀疏表示分类方法,即基于多任务多关键点特征描述子(multi-keypoint descriptors,MKD)的稀疏识别(MKD-SRC)方法虽具有良好的旋转、尺度不变性,但计算复杂度较高,且对光照的鲁棒性并不理想.本文就此问题分析了MKD-SRC方法的原理和前提,提出基于线性子空间和极大似然概率的改进方法,并在公开人脸数据库上对方法的性能进行了测试.实验结果表明,改进的MKD-SRC方法在计算效率以及对大块噪声污染和光照不均匀的鲁棒性这两个方面取得了良好的效果.
关键词
人脸识别
稀疏表示分类方法
改进MKD-SRC
线性子空间
极大似然概率
Keywords
face recognition
sparse representation based classification method
optimized MKD-SRC method
linear subspace
maximum likelihood probability
分类号
O235 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
2
RRA-InceptionV3结合鲁棒稀疏表示的表情识别方法
谢虹
姜文刚
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
用于人脸识别的改进MKD-SRC方法
何珺
孙波
《北京师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017
0
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