【摘 要】
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针对人脸识别在实际应用中存在光照异常、姿态变化、遮挡、样本缺乏等情况,研究了结合主成分分析的稀疏表示人脸识别分类算法,设计并实现了人脸识别系统。系统依据训练字典对
【机 构】
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西安邮电大学理学院,西安邮电大学电子工程学院
【基金项目】
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陕西省教育厅专项科研计划项目(12JK0559);陕西省自然科学基础研究计划项目(2014JM2-6117)
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针对人脸识别在实际应用中存在光照异常、姿态变化、遮挡、样本缺乏等情况,研究了结合主成分分析的稀疏表示人脸识别分类算法,设计并实现了人脸识别系统。系统依据训练字典对实时采集的人脸图像进行识别,并支持训练字典的实时更新。测试结果表明,在训练样本充分的情况下,系统对正面无表情人脸识别率在99%以上,满足正常人脸识别的使用需求;在训练样本不充分的情况下,识别率仍可以达到70%以上,可用于安防预警。
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