基于lp范数和融合字典的人脸识别算法:高效与鲁棒性提升
需积分: 4 173 浏览量
更新于2024-09-02
收藏 1.46MB PDF 举报
本文主要探讨了一种创新的基于lp范数(0<p<1)和融合字典的人脸识别算法,针对传统人脸识别算法在光照、遮挡和采样不足等条件下识别精度低、处理速度慢的问题进行了改进。首先,该算法通过分解训练样本矩阵,将其构建为由类中心矩阵和类内变化矩阵组成的融合字典。类中心矩阵代表了各个类别样本的典型特征,而类内变化矩阵则反映了同一类别内部的差异性,这有助于捕捉人脸图像的多样性和变化。
在测试阶段,算法采用lp范数进行求解,寻找测试样本在融合字典下的稀疏表示。lp范数强调的是信号的稀疏性,即大部分系数接近于零,这有助于减少噪声干扰,增强算法的鲁棒性。通过这种稀疏表示,算法能够有效地提取出人脸图像的关键特征,即使在复杂的环境条件下也能保持较高的识别率。
实验结果显示,新算法在提升识别率的同时,显著提高了运行速度。具体来说,当在Extended Yale B数据库上与当前已知的最快速的基于lp范数(0<p<1)稀疏编码的人脸识别算法SRCP-1进行比较时,该算法的单张图像运行速度提高了约1.39倍。这表明该算法在实际应用中具有较高的效率和实用性。
关键词包括“人脸识别”、“lp范数”、“融合字典”和“稀疏表示”,这些核心概念构成了本文的研究焦点。在整个人脸识别技术的发展历程中,尤其是在对抗光照、遮挡和采样不足等挑战时,稀疏表示作为一种强大的工具,不断推动着算法的优化和性能提升。本文的工作对于提高人脸识别技术的整体性能,特别是在实际场景中的应用有着重要意义。
2021-09-23 上传
2021-09-23 上传
2021-09-23 上传
2021-09-23 上传
2021-09-23 上传
2021-09-23 上传
2021-09-23 上传
2021-09-23 上传
2021-09-23 上传
anitachiu_2
- 粉丝: 31
- 资源: 801
最新资源
- 单片机串口通信仿真与代码实现详解
- LVGL GUI-Guider工具:设计并仿真LVGL界面
- Unity3D魔幻风格游戏UI界面与按钮图标素材详解
- MFC VC++实现串口温度数据显示源代码分析
- JEE培训项目:jee-todolist深度解析
- 74LS138译码器在单片机应用中的实现方法
- Android平台的动物象棋游戏应用开发
- C++系统测试项目:毕业设计与课程实践指南
- WZYAVPlayer:一个适用于iOS的视频播放控件
- ASP实现校园学生信息在线管理系统设计与实践
- 使用node-webkit和AngularJS打造跨平台桌面应用
- C#实现递归绘制圆形的探索
- C++语言项目开发:烟花效果动画实现
- 高效子网掩码计算器:网络工具中的必备应用
- 用Django构建个人博客网站的学习之旅
- SpringBoot微服务搭建与Spring Cloud实践