基于WSSRC单样本人脸识别及样本扩充方法研究

来源：计算机测量与控制杂志2016年第10期北京时间：

作者：彭帆,徐志京,叶丽

单位：上海海事大学大学 信息工程学院

摘要：由于传统的SRC方法的实时性不强、单样本条件下算法性能低等缺点,提出了融合全局和局部特征的加权超级稀疏表示人脸识别方法(WSSRC),同时采用一种三层级联的虚拟样本产生方法获取冗余样本,将生成的多种表情和多种姿态的新样本当成训练样本,运用WSSRC算法进行人脸识别分类。在单样本的情况下,实验证实在ORL人脸库上该方法比传统的SRC方法提高了15.53%的识别率,使用在FERET 人脸库上则提高7.67%。这样的方法与RSRC 、SSRC、DMMA、DCT-based DMMA、I-DMMA相比,一样具备较好的识别性能。

关键词：稀疏表示分类;样本扩展;WSSRC; 三层级联

基金资助：国家自然科学基金“基于压缩感知的无人机实时鲁棒低功耗海上红外目标检测方法研究”(61404083),上海海事大学科学基金 “基于压缩感知的声呐成像技术研究”(20120108)