基于QR分解重构虚拟样本的人脸识别算法

发布时间：2017-08-09 15:23

  本文关键词：基于QR分解重构虚拟样本的人脸识别算法

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【摘要】：一直以来,小样本问题是人脸识别应用面临的一大难题。针对在实际人脸识别过程中存在的样本不足的问题,首次提出基于QR分解重构虚拟训练样本的算法。该算法使用Q与R的部分信息构造出与原始人脸图像具有一定差异性的虚拟样本,增加了人脸图像更多可能性变化的有效特征,扩大了训练样本集,然后对原始样本和虚拟重构样本协同表示的结果进行加权融合,选取最优权重组合,调整原始样本与虚拟样本对结果的影响比重,得到正确识别率。以ORL、FERET和AR三大人脸数据库对算法进行实验验证。实验结果表明,此算法能够取得较高的识别准确率。
【作者单位】： 贵州大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 人脸识别 QR分解 虚拟样本 协同表示
【基金】：国家自然科学基金(61262006,61540050) 贵州省重大应用基础研究项目(黔科合JZ字[2014]2001号) 贵州省科技厅联合基金(黔科合LH字[2014]7636号)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言随着人脸识别技术的快速发展,人脸识别技术已经被应用到众多领域中,如企业住宅安全和管理、公安司法和刑侦、自助服务和信息安全等。应用于人脸识别的算法有很多,基于表示的算法是人脸识别中比较典型的一种算法,具有代表性的有线性表示分类器LRC(Linear Regression Class

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本文编号：645974