基于lp范数和融合字典的人脸识别算法
周洋
宋长明
1.中原工学院 理学院,河南 郑州 4500072.中原工学院 理学院,河南 郑州 450007
摘要：针对传统人脸识别算法在光照、遮挡和采样不足等情况下识别率低、运行速度慢的问题,提出一种基于lp范数(0<p<1)和融合字典的人脸识别算法.首先将训练样本矩阵分解,得到由类中心矩阵和类内变化矩阵组成的融合字典;然后利用lp范数求解测试样本在融合字典下的稀疏表示.结果表明:该算法不仅鲁棒性强,识别率高,而且运行速度快.在Extended Yale B数据库上,与目前运行速度最快的基于lp范数(0<p<1)稀疏编码的人脸识别算法(SRC-p)相比,该算法的单张图像运行速度提高了1.39倍.
关键词：人脸识别lp范数融合字典稀疏表示
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(11671367)
论文发表日期：2019-12-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 62-67,79 )
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