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改进的基于残差加权的稀疏表示人脸识别
  • ISSN号:1672-4321
  • 期刊名称:中南民族大学学报(自然科学版)
  • 时间:0
  • 页码:72-76
  • 分类:TP391.4[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]中南民族大学计算机科学学院,武汉430074, [2]中南民族大学电子信息工程学院,智能无线通信湖北省重点实验室,武汉430074
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60972081); 湖北省自然科学基金重点资助项目(2009CDA139); 中南民族大学中央专项基金(CZY12006)
  • 相关项目:基于压缩采样的低复杂度视频编码理论与技术研究
中文摘要:

为进一步有效提升稀疏表示人脸识别系统的识别率和可靠性,在分析人脸图像稀疏表示系数分类能力的基础上,提出了一种基于残差加权的稀疏表示人脸识别新方法.该方法通过对类残差图像关于所属类稀疏表示系数的l2范数进行归一化加权,有效提升了原始基于类残差判决的识别能力.仿真实验结果表明:改进的基于残差加权的稀疏表示方法能够有效提高系统的识别性能.

英文摘要:

To further enhance the performance of SRFR, an improved sparse representation classification (SRC) method for face recognition based on weighted residuals (WR) is proposed on the basis of analyzing the classification capability of sparse representation coefficients. The recognition capability of the original SRC is efficiently promoted by WR with 12- norm of sparse representation coefficients. Simulation experimental results show that the recognition performance of WR based SRC can he considerably increased.

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期刊信息
  • 《中南民族大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:国家民族事务委员会
  • 主办单位:中南民族大学
  • 主编:李金林
  • 地址:武汉市武昌民族大道182号
  • 邮编:430074
  • 邮箱:xuebao8@scuec.edu.cn
  • 电话:027-67842094
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-4321
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1705/N
  • 邮发代号:38-276
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:3145