基于深度学习和约束稀疏表达的人脸识别算法.pdf
目前的人脸特征匹配算法大多关注于单图像与单图像的匹配而不能有效利用图像序列之间的相关信息， 因而提出了一种基于深度学习与约束稀疏表达的人脸特征匹配算法．通过ＣＮＮ网络对人脸图像进行特征提取， 并利用改进的稀疏表达方法自动选取相似的图像序列进行特征匹配，有效地利用了图像序列之间的相关信息．实 验结果表明，该算法在ＬＦＷ和ＡＲ数据库上取得了很好的效果并优于传统的ＳＲＣ，Ｌ１－ｎｏｒｍ和ＣＲＣ－ＲＬＳ算法
目前的人脸特征匹配算法大多关注于单图像与单图像的匹配而不能有效利用图像序列之间的相关信息， 因而提出了一种基于深度学习与约束稀疏表达的人脸特征匹配算法．通过ＣＮＮ网络对人脸图像进行特征提取， 并利用改进的稀疏表达方法自动选取相似的图像序列进行特征匹配，有效地利用了图像序列之间的相关信息．实 验结果表明，该算法在ＬＦＷ和ＡＲ数据库上取得了很好的效果并优于传统的ＳＲＣ，Ｌ１－ｎｏｒｍ和ＣＲＣ－ＲＬＳ算法