基于字典学习的核稀疏表示人脸识别方法

被引：35

作者：

朱杰 ^{[1
,2
]}

杨万扣 ^{[3
]}

唐振民 ^{[1
]}

机构：

[1] 南京理工大学计算机科学与技术学院

[2] 南京晓庄学院数学与信息技术学院

[3] 东南大学自动化学院

来源：

模式识别与人工智能 | 2012年 / 25卷 / 05期

关键词：

Metaface学习; 核技术; 稀疏表示; 人脸识别;

D O I：

10.16451/j.cnki.issn1003-6059.2012.05.012

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

受Metafaces方法的启发,提出一种基于字典学习方法的核稀疏表示方法并成功应用于人脸识别.首先,采用核技术将稀疏表示方法推广到高维空间得到核稀疏表示方法.其次,借鉴Metaface字典学习方法,进行字典学习得到一组核基向量构成核稀疏表示字典.最后,利用学习得到的核字典基重构样本,并根据样本与重构样本之间的残差最小原则对人脸图像进行分类.在AR、ORL和Yale人脸数据库上的实验表明该方法的良好识别性能.

引用

页码：859 / 864

页数：6

共 8 条

[1] 基于词典学习和稀疏表示的超分辨率方法 [J].