【摘 要】
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针对伪装人脸识别问题,基于稀疏表示分类法(sparse representation-based classification,SRC)鲁棒性好的特性,分析了SRC算法,探讨了该算法存在的问题:稀疏解不够稀疏.提出了一种加权SRC模型,即在SRC模型基础上增加一个权值.结合Homotopy算法获得了更理想、更稀疏的解.基于AR数据库的实验结果表明,加权SRC算法的识别率随权值的变化而变化,拥有比S
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针对伪装人脸识别问题,基于稀疏表示分类法(sparse representation-based classification,SRC)鲁棒性好的特性,分析了SRC算法,探讨了该算法存在的问题:稀疏解不够稀疏.提出了一种加权SRC模型,即在SRC模型基础上增加一个权值.结合Homotopy算法获得了更理想、更稀疏的解.基于AR数据库的实验结果表明,加权SRC算法的识别率随权值的变化而变化,拥有比SRC算法更高的正确识别率.
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