深度子空間聯合稀疏表示單樣本人臉識別算法
摘要：針對人臉識別中小樣本數據集缺少分布信息難以獲得魯棒圖像表示問題,提出深度子空間聯合稀疏表示單樣本人臉識別算法。首先,使用深度加權子空間構建抽象特征描述網絡,獲得單樣本人臉深層抽象描述子。進而利用樣本類間差異信息,引入鄰域排斥度量學習實現低維度有鑒別力特征提取。最后基于協同表示分類器完成模式分類。在FERET、ORL、Multi_PIE等數據庫上驗證本文算法在單樣本人臉識別問題上的有效性,鑒于深度子空間強大的特征描述能力,即使訓練樣本集很小,依然可以保證訓練樣本能夠緊湊的表示有變化的測試樣本。
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