【摘 要】
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为提高基于稀疏表示人脸识别的速度和抗噪性能，研究了交叉花束（CAB）模型及压缩感知重构算法。针对重构算法中的大矩阵求逆，提出快速正交匹配追踪（FOMP）算法，可将运算量较高的矩阵求
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,华东交通大学信息工程学院,湖南财政经济学院网络化系统研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60870010,61065003)
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为提高基于稀疏表示人脸识别的速度和抗噪性能，研究了交叉花束（CAB）模型及压缩感知重构算法。针对重构算法中的大矩阵求逆，提出快速正交匹配追踪（FOMP）算法，可将运算量较高的矩阵求逆运算转变为轻量级向量矩阵运算。为增加高噪声图片的有效信息量，提出几种实用且有效的方法，并通过实验验证这些方法都能提高高噪声人脸识别率，可识别的噪声比例提高到75％，具有一定的实用价值。
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