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基于非负稀疏表示的遮挡人耳识别

张保庆  穆志纯  曾慧  
【摘要】:遮挡是人耳识别中一个难以回避的问题,当人耳被遮挡时绝大多数人耳识别算法性能会大大降低.借鉴人类视觉认知特性,将非负稀疏表示用于遮挡情况下的人耳识别,提出一种更为鲁棒的遮挡人耳识别方法.首先对训练人耳图像和待识别人耳图像进行下采样降维,然后将待识别人耳图像表示为由所有训练人耳图像构成的字典的非负稀疏线性组合,最后通过求解非负稀疏表示模型得到稀疏表示系数,根据测试人耳图像的重建误差进行识别.在USTB人耳图像库上的实验结果表明,当人耳图像被遮挡时,该方法具有更好的鲁棒性和更高的识别率.

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