【摘 要】
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针对人脸识别中每个人只有小规模训练样本的情况,在基于表示的分类(representation based classification,RBC)方法基础上使用由无关类组成的差异字典。差异字典一般由具有面
【机 构】
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兰州大学信息科学与工程学院,国网甘肃省电力公司信息通信公司
【基金项目】
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甘肃省科技计划自然科学基金项目(18JR3RA286);兰州大学中央高校基本科研业务费专项基金项目(lzujbky-2018-128);赛尔网络下一代互联网技术创新基金项目(NGII20170602);高速电子系统与电磁兼容研究教育部重点实验室主任基金项目(2017001)
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针对人脸识别中每个人只有小规模训练样本的情况,在基于表示的分类(representation based classification,RBC)方法基础上使用由无关类组成的差异字典。差异字典一般由具有面部姿态变化与表情变化的人脸及其基准脸构成,需要训练样本为基准脸才能得到较好的识别效果。为防止小规模训练样本中有非基准脸使差异字典出现识别效果下降的情况,使用灰度对称脸将训练样本中的非基准脸转换为近似基准脸,进行差异字典的训练。实验结果表明,该人脸识别方法在小样本情况下的ORL、GT(Georgia tech
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