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题名稀疏综合字典学习的小样本人脸识别
被引量：2
- 1
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作者
狄岚
矫慧文
梁久祯
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机构
江南大学人工智能与计算机学院
道路交通安全公安部重点实验室
常州大学信息科学与工程学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2021年第2期218-227,共10页
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基金
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX19_1895)
道路交通安全公安部重点实验室开放课题(2020ZDSYSKFKT03-2,A类).
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文摘
传统以字典学习为基础的小样本人脸识别方法存在字典低辨别性、弱鲁棒性等缺点,对此,本文提出稀疏综合字典学习模型。该模型有效利用和生成人脸变化,以镜像原理及Fisher准则扩充训练样本多样性,通过构造混合特色字典、扩充干扰字典以及低秩字典原子,提取不同类别数据之间的共性、特殊性和异常情况,从而提高算法识别率以及对表情变化、姿态变化、遮挡等异常情况的处理能力。在AR、YALEB、LFW等人脸数据库进行仿真实验,实验结果验证了算法的有效性和可行性。
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关键词
综合字典学习
人脸识别
类别特色字典
FISHER准则
小样本
图像扩充
镜像准则
扩充干扰字典
混合特色字典
低秩字典
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Keywords
comprehensive dictionary learning
face recognition
class-specific dictionary learning
Fisher discrimination criterion
small sample
image expansion
mirror principle
extended interference dictionary
hybrid feature dictionary
low-rank dictionary
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分类号
TP394
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名稀疏混合字典学习的人脸鉴别算法
被引量：1
- 2
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作者
矫慧文
狄岚
梁久祯
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机构
江南大学人工智能与计算机学院
常州大学信息科学与工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第5期1098-1105,共8页
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基金
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX19_1895)资助.
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文摘
在基于稀疏表示的人脸鉴别方法中,提高鉴别准确率的关键在于增强字典和稀疏编码的辨别性.针对小样本训练情况,本文提出一种新的混合字典学习方法.首先以费舍尔判别准则和拉普拉斯矩阵为约束,利用类别特色字典提取数据类别之间的特殊性,在保留稀疏编码数据相似性的同时减小类内编码离散度,增大类间编码离散度.然后利用类内差异字典提取类别共性,捕捉不同类别的相同特征.最后将类别特色字典与类内差异字典相结合,分为4个实验方案在AR、CMU-PIE、LFW等人脸数据库上进行实验,结果表明该算法在少样本训练条件下可以获得更高识别精度.
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关键词
拉普拉斯矩阵
费舍尔判别
混合字典学习
人脸鉴别
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Keywords
laplacian matrix
fisher discrimination criterion
hybrid dictionary learning
face recognition
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名融合字典学习的小样本人脸鉴别
- 3
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作者
狄岚
矫慧文
梁久祯
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机构
江南大学人工智能与计算机学院
道路交通安全公安部重点实验室
常州大学信息科学与工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021年第1期154-160,共7页
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基金
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX19_1895)资助
道路交通安全公安部重点实验室开放课题基金项目(2020ZDSYSKFKT03-2)资助。
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文摘
基于稀疏表示的人脸鉴别方法通过提高字典的判别力来提高识别准确率,本文针对小样本训练,提出一种新的融合字典学习方法.首先利用Fisher判别准则及LBP金字塔进行数据预处理;其次提出新的融合字典学习模型,该模型由公共字典、类别特色字典及扰动字典三部分构成,分别提取数据共性、不同类别数据的特殊性以及异常情况下的数据扰动性;最后根据融合字典模型提出一种新的分类器,并在AR、YALE、CMU-PIE、LFW人脸数据库进行实验,结果表明本文算法具有更高的识别率和有效性.
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关键词
融合字典学习
LBP金字塔
FISHER准则
小样本
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Keywords
fusion dictionary learning
LBP pyramid
Fisher criterion
small sample
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分类号
TP394
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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