摘要:针对人脸识别中的图像存在噪声等情况,提出基于鉴别性低秩表示及字典学习的算法。使用鉴别性低秩子空间恢复算法(DLRR)获得类别间尽可能独立且干净的训练样本,然后通过引入基于Fisher准则的字典学习(FDDL)方法得到结构化字典,其子字典对对应的类有较好的表示能力,约束编码系数具有较小类内散列度和较大类间散列度。最后对测试样本稀疏线性表示时正确类别的样本贡献更大。在标准人脸数据库上的实验结果表明该算法有较好的性能。
注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社
热门期刊服务
相关文章
影响因子:0.93
期刊级别:北大期刊
发行周期:月刊
期刊在线咨询,1-3天快速下单!
查看更多>
超1000杂志,价格优惠,正版保障!
一站式期刊推荐服务,客服一对一跟踪服务!