%0 Journal Article
%T 基于全局和分离部件融合的双L1稀疏表示人脸图像识别算法
%A 胡正平
%A 宋淑芬
%J 模式识别与人工智能
%P 256-261
%D 2012
%X 考虑到人脸识别中全局与局部信息的互补作用，提出基于全局和分离部件相结合的双L1稀疏表示人脸图像识别算法。首先在L1稀疏表示的基础上，对人脸进行全局稀疏逼近。其次，在分离部件识别模型中，抽取并对齐稍有重叠的几个人脸部件，分别进行稀疏表示，然后使用基于稀疏表示残差的相似度投票方法，将各部件逼近结果综合。最后在决策层上将全局与部件的稀疏表示加权集成，形成双L1稀疏表示分类器。在公用人脸数据库上的实验表明，集成分类器优于各单一模块的识别性能，且由于融合了对光照、表情等变化不敏感的部件信息，系统鲁棒性得到提高。
%K 人脸部件
%K 人脸识别
%K 稀疏表示
%K L1范数
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract9416.shtml