【摘 要】
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由于传统的SRC方法的实时性不强、单样本条件下算法性能低等缺点,提出了融合全局和局部特征的加权超级稀疏表示人脸识别方法（WSSRC）,同时采用一种三层级联的虚拟样本产生方法获
【基金项目】
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国家自然科学基金（61404083）,上海海事大学科学基金（20120108）.
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由于传统的SRC方法的实时性不强、单样本条件下算法性能低等缺点,提出了融合全局和局部特征的加权超级稀疏表示人脸识别方法（WSSRC）,同时采用一种三层级联的虚拟样本产生方法获取冗余样本,将生成的多种表情和多种姿态的新样本当成训练样本,运用WSSRC算法进行人脸识别分类;在单样本的情况下,实验证实在ORL人脸库上该方法比传统的SRC方法提高了15.53％的识别率,使用在FERET人脸库上则提高7.67％;这样的方法与RSRC、SSRC、DMMA、DCT-based DMMA、I-DMMA相比,一样具备较好的
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