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基于QR分解重構虛擬訓練的人臉識別

大小:0.89 MB 人氣: 2017-11-24 需要積分:0

  一直以來,小樣本問題是人臉識別應用面臨的一大難題。針對在實際人臉識別過程中存在的樣本不足的問題,首次提出基于QR分解重構虛擬訓練樣本的算法。該算法使用Q與R的部分信息構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,擴大了訓練樣本集,然后對原始樣本和虛擬重構樣本協同表示的結果進行加權融合,選取最優權重組合,調整原始樣本與虛擬樣本對結果的影響比重,得到正確識別率。以ORL、FERET和AR三大人臉數據庫對算法進行實驗驗證。實驗結果表明,此算法能夠取得較高的識別準確率。

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