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基于稀疏表示的鲁棒人脸识别（英文+重点翻译）
基于稀疏表示的鲁棒人脸识别（英文+重点翻译）
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人脸识别
稀疏表示
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2012-10-31
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这是将压缩感知应用到人脸识别的第一篇也是最经典的英文论文，我精心翻译了大部分，希望对大家有帮助。
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基于稀疏表示的鲁棒性人脸识别
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5星 · 资源好评率100%
基于稀疏表示的鲁棒性人脸识别（PAMI），在图像处理领域现在很火的
鲁棒性人脸识别
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鲁棒性人脸识别，很经典的一篇论文哦，呵呵呵。
基于稀疏表示的人脸识别代码
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基于稀疏表示的人脸识别代码
Robust Sparse Coding for Face Recognition人脸识别的鲁棒稀疏编码
浏览：162
5星 · 资源好评率100%
人脸识别的鲁棒稀疏编码，的稀疏表示识别方法将稀疏表示的保真度表示为余项的L2范数，但最大似然估计理论证明这样的假设要求余项服从高斯分布，实际中这样的分布可能并不成立，特别是当测试图像中存在噪声、遮挡和伪装等异常像素，这就导致传统的保真度表达式所构造的稀疏表示模型对上述这些情况缺少足够的鲁棒性。而最大似然稀疏表示识别模型则基于最大似然估计理论，将保真度表达式改写为余项的最大似然分布函数，并将最大似然
基于稀疏表示的人脸识别（文章及对应实现代码）
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Learning Low-Rank Class-Specific Dictionary and Sparse Intra-Class Variant Dictionary for Face Recognition 文章及实现代码
基于稀疏表示的人脸识别（适配文章的matlab代码）
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论文研究-基于加权分块稀疏表示的光照鲁棒性人脸识别.pdf
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针对光照变化对人脸识别的效果带来严重影响，提出一种对人脸识别的光照变化具有鲁棒性的方法，即基于加权分块稀疏表示的人脸识别方法。该方法首先对人脸图像进行离散余弦变换（DCT），通过去除DCT系数的低频部分来移除光照变化分量。通过反离散余弦变换得到光照归一化后的人脸图像，将人脸图像分块，独立地对每个子块作基于稀疏表示的分类，并对每个子块的分类结果进行加权投票得出测试人脸图像的类别。在Yale B、ex
基于稀疏表示的人脸识别
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将稀疏表示引入计算机视觉的开篇之作，主要用于人脸识别，对学习稀疏表示的人很有帮助
学习稀疏表示以实现鲁棒的人脸识别
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基于稀疏表示的人脸识别方法实现（多源遥感图像融合方法研究）
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但是人脸图像易受到光照、姿态、遮挡和表情等多种因素的影响 ，识别效果也易受图像数据库大小的干扰，计算机...基于稀疏表示的人脸识别拥有高识别率与强鲁棒性，可以实现高识别率、高鲁棒性、低复杂性的人脸识别方法。
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基于稀疏表示有遮挡的人脸识别
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程序包含以下几个过程： 1，图像预处理，包括对齐和拉伸 2，特征提取，有不同的特征提取函数 3，稀疏求解，调用相关函数 4，得出识别结果，并显示。
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为提高单样本条件下稀疏表示的应用能力，提出一种鲁棒稀疏表示单样本人脸识别算法（RSR）。通过使用每张人脸图像创建一组位置图像来扩充每个对象训练样本，并利用L2，1范数约束保证RSR算法选择正确对象的位置图像。...
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zqxz_conan
2017-06-12
挺不错的，有助于理解，超级赞
xuanbingruoyan
2014-03-20
重点难于理解的部分都给翻译了，对英语不是提供了挺好的有帮助。
Hambioverus
2015-04-08
重点部分的翻译对全文理解有帮助。
tsing-sun
2014-03-30
非常好~非常用心，看了受益匪浅
CodeMing
2015-07-27
重点难于理解的部分都给翻译了，对英语不好的同学提供了挺好的有帮助。
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lly110120
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