基于局部表示的分类方法及其人脸识别应用

摘要：

基于稀疏表示的分类方法SRC与基于协同表示的分类方法CRC分别通过L1范数和L2范数最小化获得具有稀疏性的线性表示系数,在人脸识别中取得了很好的效果.为了解决这两种方法没有考虑数据局部信息的问题,提出了基于局部表示的分类方法LRC.LRC使用测试样本局部范围内的训练样本对其进行线性表示,这样获得的局部表示系数在保持稀疏性的同时包含有效的局部信息.另外,通过求解一简单的约束最优化问题,LRC可快速获取局部表示系数.在ORL、YALE以及FERET人脸数据库上的实验结果,表明了LRC的有效性和高效性.

关键词：稀疏表示、协同表示、局部表示、分类

所属期刊栏目：40

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61473086,61603243;上海市自然科学基金13ZR1455600;高维信息智能感知与系统教育部重点实验室创新基金JYB201607

在线出版日期：2018-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：500-506