First Author:何林知
Date of Publication:2015-01-01
Journal:计算机应用
Affiliation of Author(s):数理与信息工程学院
Document Type:期刊
Volume:第35卷
Issue:第3期
Page Number: 779-782
ISSN No.:1001-9081
Key Words:低秩；稀疏；人脸识别；协同表征；误差矩阵
Abstract:针对人脸图像不完备的问题和人脸图像在不同视角、光照和噪声下所造成训练样本污损的问题,提出了一种快速的人脸识别算法——RPCA_CRC。首先,将人脸训练样本对应的矩阵D0分解为类间低秩矩阵D和稀疏误差矩阵E;其次,以低秩矩阵D为基础,得到测试样本的协同表征;最后,通过重构误差进行分类。相对于基于稀疏表征的分类(SRC)方法,所提算法运行速度平均提高25倍;且在训练样本数不完备的情况下,识别率平均提升30%。实验证明该算法快速有效,识别率高。
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