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基于二维图像矩阵的稀疏表示分类方法
被引量：
3
1
作者
程广涛
宋占杰
陈雪
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第6期541-545,共5页
利用稀疏表示对图像分类时,需要将二维图像转换为一维特征向量,这大大增加了计算复杂度和忽略了图像矩阵中固有的局部结构信息.为了解决上述问题,设计了完全基于二维特征矩阵的稀疏表示人脸分类方法.首先将二维图像转为2D Fisherface矩...
利用稀疏表示对图像分类时,需要将二维图像转换为一维特征向量,这大大增加了计算复杂度和忽略了图像矩阵中固有的局部结构信息.为了解决上述问题,设计了完全基于二维特征矩阵的稀疏表示人脸分类方法.首先将二维图像转为2D Fisherface矩阵,然后直接利用二维矩阵求解稀疏表示和进行分类.整个识别过程中,不需要将二维图像转换为一维向量.实验结果表明,二维特征矩阵在稀疏表示分类中是十分有效的,设计的方法可以更快的运算速度达到更高的识别率.在ORL人脸数据库和Extended Yale B人脸数据库上的识别率分别达到97.5%和99.3%.
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关键词
人脸识别
稀疏表示
目标分类
二维特征矩阵
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职称材料
题名
基于二维图像矩阵的稀疏表示分类方法
被引量：
3
1
作者
程广涛
宋占杰
陈雪
机构
天津
大学
电子信息工程
学院
北华航天工业
学院
基础
部
天津
大学
理
学院
北京中医药大学东方学院基础部
出处
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第6期541-545,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61379014
60932007)
廊坊市科技支撑资助项目(2012011004)
文摘
利用稀疏表示对图像分类时,需要将二维图像转换为一维特征向量,这大大增加了计算复杂度和忽略了图像矩阵中固有的局部结构信息.为了解决上述问题,设计了完全基于二维特征矩阵的稀疏表示人脸分类方法.首先将二维图像转为2D Fisherface矩阵,然后直接利用二维矩阵求解稀疏表示和进行分类.整个识别过程中,不需要将二维图像转换为一维向量.实验结果表明,二维特征矩阵在稀疏表示分类中是十分有效的,设计的方法可以更快的运算速度达到更高的识别率.在ORL人脸数据库和Extended Yale B人脸数据库上的识别率分别达到97.5%和99.3%.
关键词
人脸识别
稀疏表示
目标分类
二维特征矩阵
Keywords
face recognition
sparse representation
object classification
two dimensional feature matrix
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于二维图像矩阵的稀疏表示分类方法
程广涛
宋占杰
陈雪
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
3
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