【摘 要】
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针对如何实现只有单训练样本情况下人脸认证,提出基于稀疏扩展字典学习的代价敏感单样本人脸认证方法。首先学习一种可将训练样本和一般训练集结合起来的投影方式来构造适合
【基金项目】
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国家自然科学基金(61071199);河北省自然科学基金(F2010001297)项目资助
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针对如何实现只有单训练样本情况下人脸认证,提出基于稀疏扩展字典学习的代价敏感单样本人脸认证方法。首先学习一种可将训练样本和一般训练集结合起来的投影方式来构造适合训练样本的稀疏扩展字典,而并非独立地利用一般训练集直接构造扩展字典,从而更好地解决单训练样本不能涵盖测试条件变化的问题;其次通过稀疏表示分类得到与测试样本最相似的训练样本,然后对测试样本和该训练样本分别提取HOG特征,根据距离准则计算相似度判断是否在阈值范围内;最终实现在光照、表情变化情况下的单训练样本人脸鲁棒认证。该方法分别在AR、CMU-PIE
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