【摘 要】
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针对伪装人脸识别问题,基于稀疏表示的分类法(Sparse Representation-based Classification,SRC)的鲁棒性好,分析了SRC 算法及其改进算法,探讨了两种算法共同存在的问题:稀疏解不够稀疏.提出了一种加权SRC 算法,在改进SRC 算法的基础上增加一个权值,获得了比原来两种算法更理想、更稀疏的解.基于AR 数据库的实验结果表明,加权SRC 算法的识别率会随权值
【机 构】
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五邑大学 信息工程学院, 广东 江门 529020
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针对伪装人脸识别问题,基于稀疏表示的分类法(Sparse Representation-based Classification,SRC)的鲁棒性好,分析了SRC 算法及其改进算法,探讨了两种算法共同存在的问题:稀疏解不够稀疏.提出了一种加权SRC 算法,在改进SRC 算法的基础上增加一个权值,获得了比原来两种算法更理想、更稀疏的解.基于AR 数据库的实验结果表明,加权SRC 算法的识别率会随权值的变化而变化,且识别率关于权值是一个凸函数,与原来两种算法相比,拥有更高的正确识别率.
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