【摘 要】
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针对鲁棒稀疏编码(RSC)计算复杂度大的问题,利用协作表示适合于人脸识别的优点,提出了一种鲁棒协作表示(RCR)的人脸识别算法。首先,认为编码余项和编码系数是分别独立同分布的,RCR寻求稀疏编码问题的最大似然估计解;然后,利用迭代重加权协作表示算法来解决RCR模型;最后,对测试图像进行分类和识别。实验结果表明,与其他算法相比,RCR在大幅降低计算复杂度的同时保证了识别率。RCR是一种有效的人脸识别
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61172117）,广东省科技计划项目（2011B031600004）
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针对鲁棒稀疏编码(RSC)计算复杂度大的问题,利用协作表示适合于人脸识别的优点,提出了一种鲁棒协作表示(RCR)的人脸识别算法。首先,认为编码余项和编码系数是分别独立同分布的,RCR寻求稀疏编码问题的最大似然估计解;然后,利用迭代重加权协作表示算法来解决RCR模型;最后,对测试图像进行分类和识别。实验结果表明,与其他算法相比,RCR在大幅降低计算复杂度的同时保证了识别率。RCR是一种有效的人脸识别算法,对遮挡的人脸识别具有很强的鲁棒性。
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