【摘 要】
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基于稀疏表示的分类方法SRC与基于协同表示的分类方法CRC分别通过U范数和L2范数最小化获得具有稀疏性的线性表示系数,在人脸识别中取得了很好的效果。为了解决这两种方法没有
【机 构】
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上海海事大学信息工程学院,高维信息智能感知与系统教育部重点实验室(南京理工大学),东南大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61473086,61603243);上海市自然科学基金(13ZR1455600);高维信息智能感知与系统教育部重点实验室创新基金(JYB201607)
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基于稀疏表示的分类方法SRC与基于协同表示的分类方法CRC分别通过U范数和L2范数最小化获得具有稀疏性的线性表示系数,在人脸识别中取得了很好的效果。为了解决这两种方法没有考虑数据局部信息的问题,提出了基于局部表示的分类方法LRC。LRC使用测试样本局部范围内的训练样本对其进行线性表示,这样获得的局部表示系数在保持稀疏性的同时包含有效的局部信息。另外,通过求解一简单的约束最优化问题,LRC可快速获取局部表示系数。在ORL、YALE以及FERET人脸数据库上的实验结果,表明了LRC的有效性和高效性。
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