【摘 要】
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针对稀疏分类模型中存在着非连通的组结构, 为提高模型的表示能力, 提出一种非连通的动态组结构稀疏人脸识别方法. 该方法采用组合方式搜索所有可能的基块, 包括非连通基块,
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,华东交通大学信息工程学院,湖南财政经济学院“财经大数据资产开发与利用”湖南省2011协同创新中心
【基金项目】
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国家科技支撑项目（2012BAH08B01）,江西省科技厅工业支撑重点项目（20151BBE50055）,江西省自然科学基金（20142BAB207007）,教育部人文社会科学研究青年基金（14YJCZH172）资助.
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针对稀疏分类模型中存在着非连通的组结构, 为提高模型的表示能力, 提出一种非连通的动态组结构稀疏人脸识别方法. 该方法采用组合方式搜索所有可能的基块, 包括非连通基块, 通过基块的联合构造动态组结构; 将高维数据按类别分块, 在小的分块内进行组合搜索, 避免了组合爆炸; 采用编码复杂度来衡量数据的结构稀疏度,给出各种结构的编码复杂度计算方法; 基于结构贪婪算法实现非连通的动态组结构稀疏重构. 最后在AR, ExtendedYaleB 和CMU一PIE 人脸库上进行实验, 验证了文中方法的有效性及稳定性.
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