基于稀疏信号同伦形变的鲁棒性特征学习方法
在人脸识别问题中，为克服同一个人由于在表情与姿势上的不同给识别带来的困难，设计出了基于同伦伪不变性的目标识别与图像检索方法。但人脸识别中的光照变化问题也可以看作是由于人脸在空间中相对图像采集设备连续旋转平移所造成的。为了在采集的样本上提取这一同伦等价特征，我们结合稀疏表示提出了一个更一般的鲁棒性特征学习方法。我们在Yale B数据集上进行了测试，得到了不错的效果。
同伦等价 稀疏表示 形变 关键点 双射 能量函数
惠寅华 李凡长
苏州大学计算机科学与技术学院 苏州 215006
国内会议
长春
中文
1-8
2012-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）