四川理工学院 自动化与信息工程学院,四川 自贡 643000
在人脸识别中, 人脸图像受到表情、光照、遮挡、姿态变化、特别是训练样本数量的影响, 而现实中经常只获得少量的训练样本, 由于原始样本生成虚拟样本可以增加训练样本的数量, 分析提出原始样本与轴对称样本融合的协同表示算法。首先生成镜像样本与轴对称样本, 再在协同表示分类器下分类, 最后加权值融合, 分析不同权值下的人脸识别率。实验结果显示原始样本、镜像样本与轴对称样本融合能提高识别率, 而原始样本与轴对称样本融合的识别率更加优越, 较原始样本, 识别率提高2%~9%, 比原始样本与镜像样本融合高1%~5%。结果表明本文提出方法能有效提高人脸识别率。
人脸识别 镜像样本 轴对称样本 协同表示 权值融合 face recognition mirror samples axial-symmetry samples collaborative representation weight fusion
