【摘 要】
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针对如何在未知类别的情况下自动检测出遮挡区域，然后在克服遮挡影响的基础上提高识别算法的鲁棒性问题，提出基于块稀疏递推残差分析的稀疏表示遮挡鲁棒识别算法．该算法首先将待
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61071199);河北省自然科学基金项目(No.F2010001297);第二批中国博士后基金特别项目(No.200902356)资助
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针对如何在未知类别的情况下自动检测出遮挡区域，然后在克服遮挡影响的基础上提高识别算法的鲁棒性问题，提出基于块稀疏递推残差分析的稀疏表示遮挡鲁棒识别算法．该算法首先将待测样本分为上下两部分，并分别用对应块的训练样本进行稀疏表示，找出稀疏度更高的块及对应的稀疏解，并将更稀疏前N个解推广到另一个块中，重构测试样本．然后根据重构测试样本与原测试样本的残差推测遮挡像素．考虑到遮挡区域的连续性，利用形态学操作对推测的遮挡区域进行规则化处理并得到加权矩阵．最后利用加权矩阵对测试样本和训练样本进行整体加权归一化，再利用全
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