【摘 要】
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随着科学技术的不断进步,计算机技术得到飞速的发展,人脸识别技术在各种领域发挥着越来越重要的作用。人脸在实际环境中,伴随着各种不可预知的情况,会呈现出复杂多变的特性。
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随着科学技术的不断进步,计算机技术得到飞速的发展,人脸识别技术在各种领域发挥着越来越重要的作用。人脸在实际环境中,伴随着各种不可预知的情况,会呈现出复杂多变的特性。本文先从改进的稀疏表示的人脸识别算法(Sparse Representation Classification,SRC)协同表示算法(Collaborative Representation Classification,CRC)入手,从扩充新的人脸样本数据库和概率的角度,对协同表示算法进行改进。本文所做的研究如下:1.提出了镜像图与粗细层次结合的识别算法。该算法首先利用人脸的镜面性生成新的人脸图像,将原来的人脸训练样本和新生成的镜像图样本结合起来,使用粗细层次结合的分类算法来进行识别。2.提出了新的多样本扩充的协同表示分类人脸识别算法。新算法首先利用人脸的镜面性生成镜像人脸图,分别对同一类中任意的两个原始样本与镜像样本,取它们的平滑中值样本构造新的人脸样本,然后用欧式距离选择出接近测试样本的训练样本,该算法是将不同途径构成的训练样本分别进行参数加权融合。3.提出了基于概率协同表示人脸识别算法。该算法利用全概率公式,在协同表示中的目标函数中添加训练函数的辅助函数,构造一种新的基于l2范数的目标函数,形成新的判决算法,将测试样本分配到对应类别的可能性达到最大化。
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