【摘 要】
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对稀疏表示在人脸识别中的应用进行了研究,提出了人脸识别的非负稀疏表示方法和采样方法。提出了非负稀疏表示的乘性迭代算法,分析了该方法与非负矩阵分解的联系,设计了基于
【基金项目】
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陕西省自然科学基金项目(JQ1003);陕西省教育厅专项科研计划基金项目(09JK545)
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对稀疏表示在人脸识别中的应用进行了研究,提出了人脸识别的非负稀疏表示方法和采样方法。提出了非负稀疏表示的乘性迭代算法,分析了该方法与非负矩阵分解的联系,设计了基于非负稀疏表示的分类算法。在仿射传播算法的基础上,提出了人脸数据集的采样方法,并在人脸图像集上进行了实验。与稀疏表示相比,非负稀疏表示在计算复杂度和鲁棒性上具有优越性;与随机采样方法相比,该采样方法具有较高的识别精度。
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