【摘 要】
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为解决传统的稀疏表示分类（SRC）算法在小样本人脸识别过程中的过大时间开销问题,该文提出2种基于降维的SRC算法。扩展主元分析（EPCA）算法利用PCA算法构造约束优化稀疏模型,对测试
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,南京理工大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFC1601800);中国博士后科学基金(2018T110441);江苏省自然科学基金(BK20161135);江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目(XYDXX-012)
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为解决传统的稀疏表示分类（SRC）算法在小样本人脸识别过程中的过大时间开销问题,该文提出2种基于降维的SRC算法。扩展主元分析（EPCA）算法利用PCA算法构造约束优化稀疏模型,对测试样本进行线性表示,通过比较测试样本和每类训练样本的重构PCA系数进行决策分类。EPCA＋线性判别分析（EPCA＋LDA）算法在EPCA算法的基础上增加LDA约束模型,提高重构样本的稀疏表示的鉴别性。将该文算法应用于AR和FERET人脸数据库,与扩展SRC（ESRC）、SRC、SRC_PCA、协同表达分类（CRC）算法相比,该
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