使用稀疏加权平均脸及对称脸解决单样本问题

被引：12

作者：

王晓辉 ^{[1
]}

黄伟 ^{[1
]}

秦传波 ^{[2
]}

田联房 ^{[2
]}

机构：

[1] 韩山师范学院计算机科学与工程系

[2] 华南理工大学自动化科学与工程学院

来源：

计算机应用研究 | 2015年 / 32卷 / 05期

关键词：

模式识别; 人脸识别; 稀疏表示方法; 人脸单样本问题;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

在人脸识别中,传统有效的鉴别分析方法需要更多样本评估类内散度信息。由于人脸的单样本问题,导致某些经典的方法如Fisherface和Eigenface等失效,解决的方法通常是生成各种虚拟样本来扩充训练集以实施这些算法。针对这个问题,根据人脸的对称相似理论,人脸样本的相关变化信息可以从它的对称脸上提取,提出组合原始训练样本及它的虚拟平均脸、对称脸作为训练样本集,应用稀疏理论进行加权积分融合,分两步进行识别的方法,并在ORL和FERET人脸数据库做了对比实验。实验结果表明,该方法比现有一些突出效果人脸识别方法更好,并具有一定的鲁棒性。

引用

页码：1527 / 1531

页数：5

共 9 条

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