融合字典学习的小样本人脸鉴别

基于稀疏表示的人脸鉴别方法通过提高字典的判别力来提高识别准确率,本文针对小样本训练,提出一种新的融合字典学习方法.首先利用Fisher判别准则及LBP金字塔进行数据预处理;其次提出新的融合字典学习模型,该模型由公共字典、类别特色字典及扰动字典三部分构成,分别提取数据共性、不同类别数据的特殊性以及异常情况下的数据扰动性;最后根据融合字典模型提出一种新的分类器,并在AR、YALE、CMU-PIE、LFW人脸数据库进行实验,结果表明本文算法具有更高的识别率和有效性.     

稀疏综合字典学习的小样本人脸识别

传统以字典学习为基础的小样本人脸识别方法存在字典低辨别性、弱鲁棒性等缺点,对此,本文提出稀疏综合字典学习模型。该模型有效利用和生成人脸变化,以镜像原理及Fisher准则扩充训练样本多样性,通过构造混合特色字典、扩充干扰字典以及低秩字典原子,提取不同类别数据之间的共性、特殊性和异常情况,从而提高算法识别率以及对表情变化、姿态变化、遮挡等异常情况的处理能力。在AR、YALEB、LFW等人脸数据库进行仿真实验,实验结果验证了算法的有效性和可行性。