1 四川轻化工大学 自动化与信息工程学院, 四川 自贡 643000
2 成都工业学院 电子工程学院, 四川 成都 611730
3 电子科技大学 电子工程学院, 四川 成都 611731
针对叠加稀疏表示分类(SSRC)计算复杂度大的问题, 利用协同表示分类(CRC)的计算复杂度比SRC少得多且识别率相似于SRC的优点, 提出基于叠加协同表示分类(SCRC)的人脸识别。基于原型和变化的表示模型, 在SCRC中, 利用类质心和样本与质心的差异来构造成字典, 可以显著地改善CRC的性能。实验结果表明, 利用基于原型和变化的表示模型, 协同表示在人脸识别中能起作用, 甚至字典基在非受控和每类只有一个样本的条件下被汇集, 协同表示也具有很好的性能。与其他算法相比, SCRC在大幅降低计算复杂度的同时保证了识别率。
人脸识别 协同表示 稀疏表示 字典 face recognition collaborative representation sparse representation dictionary
