| 使用稀疏加权平均脸及对称脸解决单样本问题 |
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| 引用本文： | 王晓辉,黄伟,秦传波,田联房. 使用稀疏加权平均脸及对称脸解决单样本问题[J]. 计算机应用研究, 2015, 0(5) |
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| 作者姓名： | 王晓辉 黄伟 秦传波 田联房 |
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| 作者单位： | 1. 韩山师范学院 计算机科学与工程系,广东 潮州,521041
2. 华南理工大学 自动化科学与工程学院,广州,510640 |
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| 基金项目： | 广东省学科共建育苗工程项目(2013LYM0055)；韩山师范学院一般项目 |
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| 摘 要： | 在人脸识别中，传统有效的鉴别分析方法需要更多样本评估类内散度信息。由于人脸的单样本问题，导致某些经典的方法如 Fisherface 和 Eigenface 等失效，解决的方法通常是生成各种虚拟样本来扩充训练集以实施这些算法。针对这个问题，根据人脸的对称相似理论，人脸样本的相关变化信息可以从它的对称脸上提取，提出组合原始训练样本及它的虚拟平均脸、对称脸作为训练样本集，应用稀疏理论进行加权积分融合，分两步进行识别的方法，并在 ORL 和 FERET 人脸数据库做了对比实验。实验结果表明，该方法比现有一些突出效果人脸识别方法更好，并具有一定的鲁棒性。
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| 关 键 词： | 模式识别 人脸识别 稀疏表示方法 人脸单样本问题 |
Using weighted average face and symmetrical face to solve problem of single sample per person based on sparse representation |
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| WANG Xiao-hui,HUANG Wei,QIN Chuan-bo,TIAN Lian-fang. Using weighted average face and symmetrical face to solve problem of single sample per person based on sparse representation[J]. Application Research of Computers, 2015, 0(5) |
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| Authors: | WANG Xiao-hui HUANG Wei QIN Chuan-bo TIAN Lian-fang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | pattern recognition face recognition sparse representation method single sample per person(SSPP) |
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