文献类型：期刊文章

作　　者：崔娟娟[1] 张蕾[1] 侯谢炼[2] 陈才扣[2] 张海燕[1]

CUI Juan-juan;ZHANG Lei;HOU Xie-lian;CHEN Cai-kou;ZHANG Hai-yan(Department of Mechanical and Electronic Engineering,Guangling College,Yangzhou University,Yangzhou 225000,China;School of Information Engineering,Yangzhou University,Yangzhou 225127,China)

机构地区：[1]扬州大学广陵学院机械电子工程系,江苏扬州225000 [2]扬州大学信息工程学院,江苏扬州225127

出　　处：《计算机与现代化》

基　　金：扬州大学广陵学院自然科学重点研究项目(ZKZD19001,ZKZD18002)

年　　份：2019

卷　　号：0

期　　号：12

起止页码：55-59

语　　种：中文

收录情况：IC、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：针对图像训练样本中存在噪声等情况,提出一种基于鉴别性低秩表示的2阶段人脸识别算法。该算法第1阶段是对所有训练样本进行低秩处理,筛选出M类与测试样本最相近的样本用于粗分类;第2阶段使用第1阶段筛选出来的样本做鉴别性低秩表示处理,并使用稀疏线性表示进行精细分类,决定测试样本最适合的类标签。本算法结合了低秩算法与稀疏算法的优点,在标准人脸库上的实验表明本算法表现优越。

关 键 词：机器视觉 人脸识别 低秩表示  变换算法  

分 类 号：TP391]