基于lp范数和融合字典的人脸识别算法

摘要：

针对传统人脸识别算法在光照、遮挡和采样不足等情况下识别率低、运行速度慢的问题,提出一种基于lp范数(0<p<1)和融合字典的人脸识别算法.首先将训练样本矩阵分解,得到由类中心矩阵和类内变化矩阵组成的融合字典;然后利用lp范数求解测试样本在融合字典下的稀疏表示.结果表明:该算法不仅鲁棒性强,识别率高,而且运行速度快.在Extended Yale B数据库上,与目前运行速度最快的基于lp范数(0<p<1)稀疏编码的人脸识别算法(SRC-p)相比,该算法的单张图像运行速度提高了1.39倍.

关键词：人脸识别、lp范数、融合字典、稀疏表示

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目11671367

在线出版日期：2020-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：62-67,79