【摘 要】
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针对传统稀疏表征分类器只有在训练样本足够多时才会对特征变化不敏感的缺点，提出一种 Shearlet 多方向自适应加权融合的稀疏表征人脸识别算法。为了提取局部方向信息并降低特
【机 构】
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轻工过程先进控制教育部重点实验室（江南大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金(60574051);江苏省产学研联合创新资金—前瞻性联合研究项目(BY2012067)
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针对传统稀疏表征分类器只有在训练样本足够多时才会对特征变化不敏感的缺点，提出一种 Shearlet 多方向自适应加权融合的稀疏表征人脸识别算法。为了提取局部方向信息并降低特征维数，首先利用 Shearlet 变换对图像进行多尺度、多方向分解，获得子带系数矩阵，然后根据子带系数矩阵方差的大小对同一尺度的方向子图按主方向排序，利用子带系数矩阵的能量和均值特征对排序后的人脸子图进行加权融合，最后为了使得表征系数矢量具有更为显著的稀疏性，进一步利用融合特征构造字典。在 ORL、FERET和 YALE 人脸库中做了
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