基于稀疏表示和支持向量机的人脸识别算法

摘要：

随着人脸识别技术的发展和应用,现今人脸识别的方法也趋于多样化,其中基于稀疏表示分类(SRC)的人脸识别方法是随着压缩感知理论兴起而诞生的一种全局线性方法.在先前研究的基础上,文中提出用正交匹配追踪法(OMP)代替梯度投影法(GPSR)来求解稀疏表示模型,通过设置稀疏阈值来控制稀疏系数的稀疏度,消除了非零系数出现在非样本所在类的现象.此外,基于SRC的人脸识别的识别准则是重构残差最小,对于一个测试样本,需要计算其与其他每一个样本的相似度,识别效率低.针对这个缺点,提出将多分类支持向量机作为最后分类的工具,在ORL人脸库上进行了实验验证,结果表明,该方法可以提高人脸识别的速度和准确率.

关键词：人脸识别、稀疏表示、正交匹配追踪法、多分类支持向量机

所属期刊栏目：28

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61070234,61071167,61373137

在线出版日期：2018-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：59-63