【摘 要】
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利用稀疏表示对图像分类时，需要将二维图像转换为一维特征向量，这大大增加了计算复杂度和忽略了图像矩阵中固有的局部结构信息．为了解决上述问题，设计了完全基于二维特征矩阵的稀
【机 构】
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天津大学电子信息工程学院,北华航天工业学院基础部,天津大学理学院,北京中医药大学东方学院基础部
【出 处】
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天津大学学报(自然科学与工程技术版)
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61379014,60932007);廊坊市科技支撑资助项目(2012011004)
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利用稀疏表示对图像分类时，需要将二维图像转换为一维特征向量，这大大增加了计算复杂度和忽略了图像矩阵中固有的局部结构信息．为了解决上述问题，设计了完全基于二维特征矩阵的稀疏表示人脸分类方法．首先将二维图像转为2D Fisherface矩阵，然后直接利用二维矩阵求解稀疏表示和进行分类．整个识别过程中，不需要将二维图像转换为一维向量．实验结果表明，二维特征矩阵在稀疏表示分类中是十分有效的，设计的方法可以更快的运算速度达到更高的识别率．在ORL人脸数据库和Extended Yale B人脸数据库上的识别率分别达到
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