宋淑芬
- 作品数：4 被引量：23H指数：3
- 供职机构：燕山大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金河北省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于类别相关近邻子空间的最大似然稀疏表示鲁棒图像识别算法被引量：12
- 2012年
- 为了构建一个快速鲁棒的图像识别算法,提出基于类别相关近邻子空间的最大似然稀疏表示图像识别算法.考虑到每个测试样本的不同分布特性及训练样本选择的类别代表性原则,不再将所有训练样本作为稀疏表示的字典,而是基于距离相近准则选择合适子空间,从每个类别中选取自适应数量的局部近邻构成新的字典,在减少训练样本的同时保留了稀疏表示原有的子空间结构.然后基于最大似然稀疏表示识别方法,将稀疏表示的保真度表示为余项的最大似然函数,并将识别问题转化为加权的稀疏优化问题.在公用人脸与数字识别数据库上的实验证明该算法的合理性,提高识别速度的同时保证了识别精度和算法的鲁棒性,特别是对于遮挡与干扰图像具有较好的适应性.
- 胡正平宋淑芬
- 关键词：图像识别最大似然估计
- 从原子到结构稀疏约束的鲁棒图像识别算法研究
- 图像识别一直是计算机视觉和模式识别领域的研究热点，在军用、民用、商用等诸多领域都有着广泛的应用。近年来信号稀疏表示的思路成功应用于图像识别，并成为新的关注点，如何构建精确鲁棒快速的稀疏表示识别模型成为亟待研究的问题，鉴于...
- 宋淑芬
- 关键词：图像识别最大似然估计
- 文献传递
- 原子稀疏结合块结构稀疏的联合表示图像识别算法被引量：4
- 2013年
- 针对结构稀疏表示识别算法中稀疏准则的选择以及字典内块的划分两个重要问题,提出两种改进的结构稀疏表示识别算法。首先,针对结构稀疏准则会出现较多系数不为零的情况,提出将结构稀疏准则与原子稀疏准则相结合的思路,包括并行和串行两种结合方式。并行结合是将两者以加权求和的方式同时作为稀疏表示的判别准则进行分类,串行结合则是在结构稀疏表示后,通过重组字典,再对测试样本进行原子稀疏表示实现分类。然后,针对字典中类内样本的块划分问题,提出基于MLP的结构稀疏表示识别算法,先将类内样本经过MLP的划分,保证各个分块分别位于低维的线性子空间中,再进行结构稀疏表示的分类。实验结果证明两种改进的结构稀疏表示识别算法的有效性。
- 胡正平宋淑芬
- 关键词：图像识别
- 基于全局和分离部件融合的双L_1稀疏表示人脸图像识别算法被引量：8
- 2012年
- 考虑到人脸识别中全局与局部信息的互补作用,提出基于全局和分离部件相结合的双L1稀疏表示人脸图像识别算法.首先在L1稀疏表示的基础上,对人脸进行全局稀疏逼近.其次,在分离部件识别模型中,抽取并对齐稍有重叠的几个人脸部件,分别进行稀疏表示,然后使用基于稀疏表示残差的相似度投票方法,将各部件逼近结果综合.最后在决策层上将全局与部件的稀疏表示加权集成,形成双L1稀疏表示分类器.在公用人脸数据库上的实验表明,集成分类器优于各单一模块的识别性能,且由于融合了对光照、表情等变化不敏感的部件信息,系统鲁棒性得到提高.
- 胡正平宋淑芬
- 关键词：人脸识别L1范数
