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因遮挡、光照等变化因素所引发的协变量偏移问题是面向现实的人脸识别系统需要重点解决的问题。从字典编码的角度探讨了这一问题。通过对现有的结构化误差编码方法的回顾,指出几种主流的结构化误差编码方法都可以转化为训练字典与遮挡字典联合表示的形式,只需对不同的误差编码方法建立合适的遮挡字典即可。鉴于遮挡字典在结构化误差编码方法中的重要作用,针对一种重要的基于字典表示的误差校正方法——基于Gabor特征的鲁棒表示与分类方法(GRRC)展开研究,指出其基于K-SVD的遮挡字典学习方法的主要不足在于:计算代价较高、冗余性较强、缺乏针对自然遮挡的结构,并提出了一种基于奇异值分解(SVD)的Gabor遮挡字典学习方法。在Extended Yale B,UMBDB和AR 3个人脸数据库上的实验结果表明,相对于基于K-SVD字典学习方法的GRRC,基于SVD字典学习方法的GRRC在各种情形下都具有更好的时间性能和识别性能。 相似文献
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光—生物降解PE塑料配方设计和评价研究 总被引：6，自引：0，他引：6
研究了光－生物降解ＰＥ母料及其薄膜制品复合组分配方体系组成设计，经物性，光降解诱导期，光降解终点，光降解眩和生物降解性等性能指标的试验评价，其结果表明：含光敏剂和淀粉为关键组分的－类光－生物降解ＰＥ薄膜比单纯的光或生物降解ＰＥ薄膜具有更好的光－生物降解性；另一类含光敏剂，促氧化剂和生物降解增敏剂的物降解ＰＥ薄膜，在日光作用后，也具有较优的光一生物降解性。 相似文献
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