【摘 要】
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人脸识别技术中除光线、姿态、表情因素外,由于年龄变化而导致的人脸形状和纹理上的变化会极大程度地影响人脸识别系统性能.对此,提出了一种使用稀疏非负矩阵分解算法来实现
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61175121);教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-10-0117);福建省自然科学基金资助项目(2011J01349);福建省高等学校杰出青年科研人才培育计划资助项目(JA10006);福建省教育厅科技计划资助项目(JA11004);华侨大学侨办科研基金资助项目(11QZR05);华侨大学基本科研业务费专项基金资助项目(JB-SJ1003)
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人脸识别技术中除光线、姿态、表情因素外,由于年龄变化而导致的人脸形状和纹理上的变化会极大程度地影响人脸识别系统性能.对此,提出了一种使用稀疏非负矩阵分解算法来实现人脸老化模拟,然后将此方法应用于具有年龄跨度的人脸识别上,通过模拟虚拟样本来增强识别效果.实验结果表明,年龄跨度对人脸识别的确有较大的影响;当系数矩阵保持稀疏时,非负矩阵分解算法具有更强的特征提取能力;经过老化模拟增加虚拟样本后,其纹理老化效果明显地提高了跨年龄段的人脸识别的性能.
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