基于QR分解重構(gòu)虛擬訓(xùn)練的人臉識別
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標(biāo)簽：人臉識別(80970)
一直以來，小樣本問題是人臉識別應(yīng)用面臨的一大難題。針對在實際人臉識別過程中存在的樣本不足的問題，首次提出基于QR分解重構(gòu)虛擬訓(xùn)練樣本的算法。該算法使用Q與R的部分信息構(gòu)造出與原始人臉圖像具有一定差異性的虛擬樣本，增加了人臉圖像更多可能性變化的有效特征，擴大了訓(xùn)練樣本集，然后對原始樣本和虛擬重構(gòu)樣本協(xié)同表示的結(jié)果進行加權(quán)融合，選取最優(yōu)權(quán)重組合，調(diào)整原始樣本與虛擬樣本對結(jié)果的影響比重，得到正確識別率。以ORL、FERET和AR三大人臉數(shù)據(jù)庫對算法進行實驗驗證。實驗結(jié)果表明，此算法能夠取得較高的識別準(zhǔn)確率。
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