人脸识别中基于系数相似性的字典学习算法

• 作 者: 施静兰 常侃 张智勇 覃团发
• 机 构: 广西大学计算机与电子信息学院,广西高校多媒体通信与信息处理重点实验室（广西大学）
• 出 处: 计算机科学
• 发表日期: 2016年05期
• 关键词: 稀疏表示 人脸识别 字典学习 稀疏编码 Sparse representation Face recognition Dictionary learning

在现有的基于稀疏表示分类算法的人脸识别中,使用通过稀疏学习得到的精简字典可以提高识别速度和精确度。metaface学习(Metaface Learning,MFL)算法在字典学习过程中没有考虑同类样本稀疏编码系数之间具有相似性的特点。为了利用这一信息来提高字典的区分性,提出了一种基于系数相似性的metaface学习(Coefficient-Similarity-based Metaface earning,CS-MFL)算法。CS-MFL算法的学习过程中,在更新稀疏表示系数阶段加入同类训练样本稀疏编