论文研究-一种新的拓展稀疏人脸识别算法.pdf

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如果每类训练样本较充分,基于稀疏表示分类可以取得比较好的识别效果;当训练样本比较少时,它的分类效果可能就不理想。拓展的稀疏分类算法可以较好地解决这一问题,它在表示测试样本时,引入了训练样本的类内变量矩阵,利用它和训练样本集来表示测试样本,从而提高了人脸识别率。然而,该算法并没有考虑训练样本在表示测试样本中所起的作用,即所有训练样本的权重都等于1。采用高斯核距离对训练样本加权,提出用加权的训练样本和类内散度矩阵来共同表示测试样本,即基于加权的拓展识别算法。实验证明所提算法能够取得更好的人脸识别效果。

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