计算机应用研究2021，Vol.38Issue(4) ：1245-1249.DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2020.03.0080

鲁棒可预测判别字典学习人脸识别方法

Robust discriminative K-SVD network for face recognition

张健 米建勋
计算机应用研究2021，Vol.38Issue(4) ：1245-1249.DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2020.03.0080
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鲁棒可预测判别字典学习人脸识别方法

Robust discriminative K-SVD network for face recognition

张健 1米建勋1
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作者信息

  • 1. 重庆邮电大学 计算机科学与技术学院,重庆400065;重庆邮电大学 图像认知重庆市重点实验室,重庆400065
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摘要

提出一种可预测判别K-SVD网络模型(DKSVDN)并用于人脸识别问题.该模型构造了一种新颖的字典结构,包含类别标签字典和描述字典,以兼顾判别和重构性能.相应的稀疏编码向量由标签编码向量和描述编码向量组成.针对样本稀疏编码时间效率低的问题,利用预测神经网络与判别字典学习模型协同训练的方法来加速预测稀疏编码.此外,针对DKSVDN还特别引入一种拟梦境的训练方法用于提升模型在训练集多样性不足时的鲁棒性.通过在主流人脸数据集上的对比实验证明了该模型的优良性能.

关键词

字典学习/稀疏表示/人脸识别/神经网络

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基金项目

出版年

2021
计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
参考文献量7
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