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基于QR分解重構(gòu)虛擬訓(xùn)練的人臉識(shí)別

大?。?/span>0.89 MB 人氣: 2017-11-24 需要積分:0

  一直以來(lái),小樣本問(wèn)題是人臉識(shí)別應(yīng)用面臨的一大難題。針對(duì)在實(shí)際人臉識(shí)別過(guò)程中存在的樣本不足的問(wèn)題,首次提出基于QR分解重構(gòu)虛擬訓(xùn)練樣本的算法。該算法使用Q與R的部分信息構(gòu)造出與原始人臉圖像具有一定差異性的虛擬樣本,增加了人臉圖像更多可能性變化的有效特征,擴(kuò)大了訓(xùn)練樣本集,然后對(duì)原始樣本和虛擬重構(gòu)樣本協(xié)同表示的結(jié)果進(jìn)行加權(quán)融合,選取最優(yōu)權(quán)重組合,調(diào)整原始樣本與虛擬樣本對(duì)結(jié)果的影響比重,得到正確識(shí)別率。以ORL、FERET和AR三大人臉數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,此算法能夠取得較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。

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