【摘 要】
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压缩感知理论打破了传统人脸识别模式,通过充分利用信号稀疏性采样理论,克服采样数据量巨大等问题.然而当人脸发生遮挡时,信号重构的准确性受到影响.针对这一问题,提出了改进
【机 构】
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曲阜师范大学 物理工程学院,山东 曲阜,273165
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压缩感知理论打破了传统人脸识别模式,通过充分利用信号稀疏性采样理论,克服采样数据量巨大等问题.然而当人脸发生遮挡时,信号重构的准确性受到影响.针对这一问题,提出了改进的基于分块的稀疏表示方法,将遮挡图像进行分块处理.运用稀疏度自适应匹配追踪算法,来解决实际生活中信号稀疏度不定的情况,从而达到提高识别精度和鲁棒性等性能的目的.实验结果表明,改进后的算法能够很好的弥补发生遮挡时带来的不利影响,比传统的人脸识别方法的识别结果更加精确,运算速度更快.
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