【摘 要】
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针对稀疏表示用于人脸识别时,由训练样本构成的原字典包含不利于识别的信息,且对测试样本进行编码时,稀疏表示系数判别性不足的问题,提出了一种基于字典学习的局部约束稀疏表
【机 构】
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安徽理工大学电气与信息工程学院,国网安徽省电力公司信息通信分公司
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针对稀疏表示用于人脸识别时,由训练样本构成的原字典包含不利于识别的信息,且对测试样本进行编码时,稀疏表示系数判别性不足的问题,提出了一种基于字典学习的局部约束稀疏表示的人脸图像识别方法。该方法首先对原字典,利用Fisher判别的字典学习(FDDL)得到具有字典识别力和编码识别力的结构化字典。然后利用学习得到的字典,对测试样本在局部约束下进行稀疏表示(LCSRC),可以得到更多包含判别信息的有效稀疏表示系数,从而提高整体识别性能。在ORL和AR数据库的实验结果验证了文中方法的有效性。
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