基于降维字典的L2范数人脸识别方法研究

摘要：

基于稀疏表示的人脸识别算法具有良好的识别效果,然而工作机制并不明确.因此,在研究SRC的方法和L1范数作用基础上,提出了一种结合降维字典和L2范数求解的分类方法.利用PCA技术对原始字典进行改进,有效降低原始字典的维数,降低求解系数向量的复杂性;利用L2范数快速计算的特点,加快人脸识别速度,提高系统的鲁棒性和识别率.在Yale B和ORL数据库上的实验结果表明了该方法的有效性.

关键词：人脸识别、稀疏表示、降维字典、主成分分析法、L2范数

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61163040

在线出版日期：2013-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：3625-3628