【摘 要】
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介绍一种新的稀疏表示人脸识别模型,在经典的稀疏表示分类模型基础上,利用数据字典的结构信息,考虑算法实现的可行性,提出了一种分块组合搜索的稀疏表示人脸识别模型,主要思
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,华东交通大学信息工程学院
【基金项目】
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江西省自然科学基金(20132BAB201027,20142BAB207007);教育部人文社会科学研究青年基金(14YJCZH172);华东交通大学科研基金(09111004)
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介绍一种新的稀疏表示人脸识别模型,在经典的稀疏表示分类模型基础上,利用数据字典的结构信息,考虑算法实现的可行性,提出了一种分块组合搜索的稀疏表示人脸识别模型,主要思想是将数据字典按类别自然分块,然后在数据块内进行组合搜索,再联合不同类别的组块,以寻找表示能力最强的组块。为验证模型的性能,使用结构贪婪算法实现分块组合搜索方法和其他的结构稀疏方法,并进行比较,实验显示分块组合搜索的人脸识别率高于其他结构稀疏方法,且此方法性能稳定,不受数据字典排列的影响。
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