融合字典学习的小样本人脸鉴别

摘要：

基于稀疏表示的人脸鉴别方法通过提高字典的判别力来提高识别准确率,本文针对小样本训练,提出一种新的融合字典学习方法.首先利用Fisher判别准则及LBP金字塔进行数据预处理;其次提出新的融合字典学习模型,该模型由公共字典、类别特色字典及扰动字典三部分构成,分别提取数据共性、不同类别数据的特殊性以及异常情况下的数据扰动性;最后根据融合字典模型提出一种新的分类器,并在AR、YALE、CMU-PIE、LFW人脸数据库进行实验,结果表明本文算法具有更高的识别率和有效性.

关键词：融合字典学习、LBP金字塔、Fisher准则、小样本

所属期刊栏目：42

分类号：TP394(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省研究生科研与实践创新计划项目;道路交通安全公安部重点实验室开放课题基金项目

在线出版日期：2021-01-22（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：154-160