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稀疏表示分类(sparse representation-based classification,SRC) 在样本数量充足下的人脸识别中具有较好的识别效果。 然而由于基本字典缺乏判别性同时过度依赖于字典中每类样本的原子数目,稀疏表示分类在真实情况下的单样本(每类样本只有一张训练样本) 人脸识别任务中缺乏鲁棒性。 针对以上问题,该文提出了基于核扩展混合块字典的单样本人脸识别方法。 首先,对样本进行分块处理,分别对分块图像进行核判别分析( kernel discriminant analysis,KDA) 投影降维,提取图像的局部特征信息构成更具判别性的基本块字典;然后,为经过 KDA 投影之后的分块样本分别构建遮挡字典和类内差异字典来描述样本中的大面积连续遮挡以及光照、表情等类内差异信息,将遮挡字典和类内差异字典共同组合成混合块字典,使混合块字典能够更好地描述测试样本中不同类型的差异信息;最后,将测试样本表示为基本块字典和混合块字典的稀疏线性组合,根据重构残差进行分类识别,从而实现真实情况下的单样本人脸识别。 在标准人脸库 CAS-PEAL,AR 以及真实人脸库 LFW 和 PubFig 上的实验结果表明,该方法与其他方法相比有较好的结果。

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《基于核扩展混合块字典的单样本人脸识别研究》

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文件号：058348

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