【摘 要】
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为进一步提高基于稀疏表示的人脸识别方法识别率,提出一种基于样本扩充的核稀疏表示方法 （KSRMSE）。通过在原始样本中添加少量的噪声,扩大原始样本集的规模,使用核诱导函数从训
【机 构】
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南通大学计算机科学与技术学院,江苏大学计算机与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61170126,61340037）, 江苏省普通高校研究生科研创新计划基金项目（CXLX13_67）, 南通市科技计划应用研究基金项目（BK2012038）
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为进一步提高基于稀疏表示的人脸识别方法识别率,提出一种基于样本扩充的核稀疏表示方法 （KSRMSE）。通过在原始样本中添加少量的噪声,扩大原始样本集的规模,使用核诱导函数从训练样本集中挑选N个最近邻样本,利用这N个最近邻样本的线性组合表示测试样本,根据表示的结果对测试样本进行分类,通过修改N值获得更高的分类精度。实验结果表明,相比同类识别算法,该方法具有更好的识别效果。
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