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为了提高人脸识别的性能,提出基于局部特征约束的多样本判别字典学习算法。首先,利用人脸的对称性特征设计虚拟样本,并结合原始训练样本构造多样本判别字典学习算法。其次,利用原子间的相似性特征,构造基于原子局部特征约束的判别式模型,促使字典继承训练样本的局部特征,增强字典的判别性能。在LFW和FERET两个人脸数据库中,实验结果表明所提出的算法比5个稀疏编码和字典学习算法取得更高的分类性能。