【摘 要】
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针对基于稀疏表示分类方法的训练样本于与类别标签信息提取不足,特别是在训练样本和待测样本都受到噪声污染的情况下将会明显下降及算法复杂度较高的问题,提出以Gabor特征以及加权协同为基础的人脸识别算法;最初需要对人脸图像内所包含的各个尺度以及方向的Gabor特征完成提取,在稀疏表示中引入Gabor特征,将降维后的Gabor特征矩阵作为超完备字典,再用稀疏表示增强加权协同表示得到该字典下的的稀疏表示系数
【机 构】
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佛山职业技术学院电子信息学院,华南理工大学经济管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(71371077),广东省教育厅创新类项目(2019GKTSCX119)。
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针对基于稀疏表示分类方法的训练样本于与类别标签信息提取不足,特别是在训练样本和待测样本都受到噪声污染的情况下将会明显下降及算法复杂度较高的问题,提出以Gabor特征以及加权协同为基础的人脸识别算法;最初需要对人脸图像内所包含的各个尺度以及方向的Gabor特征完成提取,在稀疏表示中引入Gabor特征,将降维后的Gabor特征矩阵作为超完备字典,再用稀疏表示增强加权协同表示得到该字典下的的稀疏表示系数,然后利用增强系数与训练样本的标签矩阵完成对测试样本进行分类识别,从而得到Gabor特征以及加权的协同表
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