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基于WSSRC單樣本人臉識別及樣本擴充方法研究
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

上海海事大學(xué)大學(xué) 信息工程學(xué)院,上海海事大學(xué)大學(xué) 信息工程學(xué)院,上海海事大學(xué)大學(xué) 信息工程學(xué)院

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP391.41

基金項目:

國家自然科學(xué)基金“基于壓縮感知的無(wú)人機實(shí)時(shí)魯棒低功耗海上紅外目標檢測方法研究”(61404083),上海海事大學(xué)科學(xué)基金 “基于壓縮感知的聲吶成像技術(shù)研究”(20120108)


Single-sample Face Recognition Based on WSSRC and Expanding Sample
Author:
Affiliation:

Shanghai Maritime University College of Information Engineering,Shanghai Maritime University College of Information Engineering,Shanghai Maritime University College of Information Engineering

Fund Project:

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    摘要:

    由于傳統的SRC方法的實(shí)時(shí)性不強、單樣本條件下算法性能低等缺點(diǎn),提出了融合全局和局部特征的加權超級稀疏表示人臉識別方法(WSSRC),同時(shí)采用一種三層級聯(lián)的虛擬樣本產(chǎn)生方法獲取冗余樣本,將生成的多種表情和多種姿態(tài)的新樣本當成訓練樣本,運用WSSRC算法進(jìn)行人臉識別分類(lèi)。在單樣本的情況下,實(shí)驗證實(shí)在ORL人臉庫上該方法比傳統的SRC方法提高了15.53%的識別率,使用在FERET 人臉庫上則提高7.67%。這樣的方法與RSRC 、SSRC、DMMA、DCT-based DMMA、I-DMMA相比,一樣具備較好的識別性能。

    Abstract:

    Due to the shortcomings of the traditional SRC in face recognition, a face recognition method with one training image per person has been proposed, and it is based on compressed sensing. We apply three level cascades virtual sample method to generate multiple samples of each person. These generated samples have multi-expressions and multi-gestures are added to the original sample set for training. Then, a super sparse random projection and weighted optimization are applied to improve the SRC. This proposed method is named weighted super sparse representation classification (WSSRC) and is used for face recognition in this paper. In the case of the single sample,,experiments on the well-known ORL face dataset show that WSSRC is about 15.53% more accurate than the original SRC method and on the FERET face dataset,it is increased by 7.67%.In addition, compared to RSRC ,SSRC,DMMA,DCT-based DMMA and I-DMMA, WSSRC also achieve higher recognition rates .

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

彭帆,徐志京,葉麗.基于WSSRC單樣本人臉識別及樣本擴充方法研究計算機測量與控制[J].,2016,24(10).

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歷史
  • 收稿日期:2016-03-05
  • 最后修改日期:2016-04-05
  • 錄用日期:2016-04-05
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2016-11-09
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