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针对训练样本和测试样本均受到严重的噪声污染的人脸识别问题,传统的子空间学习方法和经典的基于稀疏表示的分类(SRC)方法的识别性能都将急剧下降。另外,基于稀疏表示的方法也存在算法复杂度较高的问题。为了在一定程度上缓解上述问题,提出一种基于判别低秩矩阵恢复和协同表示的遮挡人脸识别方法。首先,低秩矩阵恢复可以有效地从被污损的训练样本中恢复出干净的、具备低秩结构的训练样本,而结构非相关性约束的引入可以有效提高恢复数据的鉴别能力。然后,通过学习原始污损数据与恢复出的低秩数据之间的低秩投影矩阵,将受污损的测试样本投影到相应的低维子空间,以修正污损测试样本。最后,利用协同表示的分类方法(CRC)对修正后的测试样本进行分类,获取最终的识别结果。在Extended Yale B和AR数据库上的实验结果表明,本文方法对遮挡人脸识别具有更好的识别性能。 相似文献
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在碳酸钙生产过程中,首先需将石灰一氧化钙进行消化,氧化钙遇水生成氢氧化钙,氢氧化钙是难溶于水的化合物,25℃时,K_(SP)=5.5×10~(-6),而且Ca(OH)_2溶解度随温度的升高而降低。所以消化产物为悬浮液,俗称石灰乳。目前,不少碳酸钙生产厂家使用波美比重计法测量石灰乳比重,通过比重计控制,调整石灰乳的百分含量。但有的厂家采用 相似文献
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