马晓
- 作品数：2 被引量：33H指数：2
- 供职机构：北京大学信息科学技术学院机器感知与智能教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于带补偿字典的松弛稀疏表示的小样本人脸识别被引量：3
- 2016年
- 在训练集类内变化类型不可控的小样本人脸识别问题中,补偿字典很难发挥足够作用.在基于带补偿字典的稀疏表示的人脸识别方法中,训练集字典和补偿字典对测试图片表示的能力不同,文中讨论因此不同而导致的二者在稀疏性上的不同要求,通过对两类字典采用不同的稀疏性约束,提出基于带补偿字典的松弛稀疏表示的人脸识别方法.实验表明,在训练集图片类内变化类型不可控的小样本人脸识别问题中,文中方法能取得较优效果.
- 马晓庄雯璟封举富
- 关键词：人脸识别小样本问题
- 基于深度学习特征的稀疏表示的人脸识别方法被引量：30
- 2016年
- 本文针对传统的基于稀疏表示的人脸识别方法在小样本情况下对类内变化鲁棒性不强的问题,从特征的层面入手,提出了基于深度学习特征的稀疏表示的人脸识别方法。本方法首先利用深度卷积神经网络提取对类内变化不敏感的人脸特征,然后通过稀疏表示对所得人脸特征进行表达分类。本文通过实验,说明了深度学习得到的特征也具有一定的子空间特性,符合基于稀疏表示的人脸识别方法对于子空间的假设条件。实验证明,基于深度学习特征的稀疏表示的人脸识别方法具有较好的识别准确度,对类内变化具有很好的鲁棒性,特别在小样本问题中具有尤为突出的优势。
- 马晓张番栋封举富
- 关键词：生物特征识别子空间小样本人脸识别
