【摘 要】
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人脸性别识别是计算机视觉和机器学习的热门研究课题,但目前大多数的人脸性别识别算法对自然环境下的图像进行识别的效果并不理想,识别正确率与实际应用差距较大。采用低秩分
【机 构】
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南京邮电大学宽带无线通信技术教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61471206,61401220,61302156);江苏省自然科学基金(BK20141428,BK20140884)资助项目
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人脸性别识别是计算机视觉和机器学习的热门研究课题,但目前大多数的人脸性别识别算法对自然环境下的图像进行识别的效果并不理想,识别正确率与实际应用差距较大。采用低秩分解和协同表示来提高人脸性别识别的正确率和鲁棒性。在提取特征前采用低秩分解配准未对齐的图像并降低污染和噪声的影响,使得提取的特征能够很好地反映图像原有的信息。识别环节采用稀疏表示的改进算法—协同表示,其使用l2范数替代l1范数优化问题易于求解。在实验中,选用AR,CAS-PEAL和YouTube三种数据库对算法进行测试,结果表明本算法性能与其他主流
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