【摘 要】
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针对人脸图像中表情变化、遮挡、光照的问题,本文提出了一种新颖的基于低秩分块稀疏表示的人脸识别算法。该算法采用了一种新的结构不相关的低秩矩阵恢复方法,同时采用离散余
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学青年基金(61203273)资助项目;江苏省自然科学基金青年基金(BK20141004)资助项目;江苏省普通高校自然科学研究(11KJB510009,14KJB510019)资助项目;江苏省信息与通信工程优势学科建设工程资助项目
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针对人脸图像中表情变化、遮挡、光照的问题,本文提出了一种新颖的基于低秩分块稀疏表示的人脸识别算法。该算法采用了一种新的结构不相关的低秩矩阵恢复方法,同时采用离散余弦变换方法联合处理人脸图像中遮挡、掩饰和光照的问题,对处理过的图片采用一种独特的重叠分块方法,利用冗余信息有效地提高了算法的识别率。在分类阶段,利用Alignment pooling的方法,有效地提高了识别速度。该算法在标准人脸数据库上进行了多次实验,实验结果表明:与现有人脸识别算法相比,算法的识别准确率和计算效率都得到了一致提高。
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