基于样本融合的核稀疏人脸识别方法

发布时间：2018-03-29 20:32

  本文选题：人脸识别　切入点：样本融合　出处：《南京师大学报(自然科学版)》2016年04期

【摘要】：针对基于小样本集人脸图像的识别能力低,计算复杂度高的问题,提出了一种基于样本融合的核稀疏表示方法(KSRMSF).该方法首先通过在原始样本集中添加镜像训练样本和对称训练样本,扩大了原始样本集的规模,接着使用基于高斯核函数的算法从扩充后的训练样本集中挑选若干个最近邻训练样本,利用这组最近邻样本的线性组合表示待识别的测试样本,根据L2范式的结果对测试样本进行分类,通过修改最近邻样本数获得更高的分类精度.实验结果表明该方法比同类识别算法有更好的识别效果.
[Abstract]:Aiming at the problem of low recognition ability and high computational complexity of face images based on small sample set, A kernel sparse representation method based on sample fusion is proposed in this paper. Firstly, by adding mirror training samples and symmetric training samples to the original sample set, the size of the original sample set is enlarged. Then the algorithm based on Gao Si kernel function is used to select several nearest neighbor training samples from the expanded training sample set, and the linear combination of the nearest neighbor samples is used to represent the test samples to be identified. According to the results of L2 normal form, the test samples are classified and the accuracy of classification is obtained by modifying the number of nearest neighbor samples. The experimental results show that this method has better recognition effect than the similar recognition algorithm.
【作者单位】： 南通大学计算机科学与技术学院;江苏大学计算机科学与通信工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61170126、61340037、61300167、61402205) 江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目(CXLX13_67) 南通市科技计划应用研究资助项目(BK2012038)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1682731