【摘 要】
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字典学习是图像表示的一种有效手段且在图像识别任务中具有出色的表现。大部分传统字典学习算法在多分辨率人脸图像识别中存在不同分辨率下字典判别性不强的问题。为了解决这一问题,提出一种新的带判别性局部结构约束的多分辨率字典学习算法。首先,通过分析字典原子与轮廓向量之间的一一对应关系,采用字典原子的局部几何结构,分别构造了轮廓向量的类内局部约束项与类间局部约束项;然后将这两个约束项统一在同一个正则项中,并将
【机 构】
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湘潭大学自动化与电子信息学院,智能信息处理与应用湖南省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金区域创新发展联合基金(U19A2083),湖南省战略性新兴产业科技攻关与重大成果转化项目(2019GK4007),湖南省自然科学基金(2020JJ4588,2020JJ4090)。
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字典学习是图像表示的一种有效手段且在图像识别任务中具有出色的表现。大部分传统字典学习算法在多分辨率人脸图像识别中存在不同分辨率下字典判别性不强的问题。为了解决这一问题,提出一种新的带判别性局部结构约束的多分辨率字典学习算法。首先,通过分析字典原子与轮廓向量之间的一一对应关系,采用字典原子的局部几何结构,分别构造了轮廓向量的类内局部约束项与类间局部约束项;然后将这两个约束项统一在同一个正则项中,并将其增加到字典学习目标函数中进行联合优化,从而实现判别性局部几何结构的编码。该算法促使类内编码系数保持相似
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