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基于稀疏表示的快速l2-范数人脸识别方法
  • ISSN号：1001-3695
  • 期刊名称：《计算机应用研究》
  • 时间：0
  • 分类：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]中国矿业大学计算机科学与技术学院,江苏徐州221116
  • 相关基金：国家“863”计划资助项目(2012AA0622022,2012AA011004);国家教育部博士点基金资助项目(20100095110003,20110095110010);中央高校基本科研业务费资金资助项目(2(U3XK10);国家自然科学基金资助项目(61402482);国家自然科学基金煤炭联合基金重点项目(U1261201)
作者： 汤镇宇[1], 孟凡荣[1], 王志晓[1]
关键词： 人脸识别, 稀疏表示, 特征融合, 字典缩减, 正则化最小二乘法
中文摘要：

多数稀疏表示方法需要原子数目远远大于原子维数的大规模冗余字典，并采用I范数最小化方法来计算稀疏系数。为了降低算法复杂度，提出一种基于稀疏表示的快速Z2-范数人脸识别方法。通过提取融合特征和缩小字典规模来改善字典结构，增强Z2-范数的稀疏性，从而在保证识别性能的前提下大幅提高算法运行速度。实验表明，与其他稀疏表示方法相比，该方法可以显著降低算法复杂度，同时可以保持良好的人脸识别率和排除干扰人脸的能力。

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编：刘营
  • 地址：成都市成科西路3号
  • 邮编：610041
  • 邮箱：arocmag@163.com
  • 电话：028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-3695
  • 国内统一刊号：ISSN：51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:60049