基于稀疏表示的鲁棒人脸识别快速迭代追踪算法

在分析人脸超分辨率算法和二维稀疏表示的基础上,提出基于二维稀疏表示的人脸超分辨率重构算法。与一维稀疏表示中将图像块转换为列向量不同,本文考虑到二维图像列与列之间的近邻关系,对图像块进行二维稀疏表示;在

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

FastFace_实时鲁棒的人脸检测算法.pdf

在协同表示人脸识别方法中，训练集中图像包含的光照、表情等信息并不能被有效利用，因此影响了最终的分类结果。针对该问题提出了一种称为基于虚拟样本的协同表示识别算法。首先对训练集中的图像按不同的光照、表情等

利用比l1-范数最小化更高效的l2-范数最小化算法，提出了一种在多种人脸数据库上整体更为准确，且比经典基于稀疏表示的人脸分类算法更高效的人脸识别算法。它在传统的训练字典中加入了一个特征矩阵，增大特征信

为提供接近实际的弹道导弹飞行状态数据，根据弹道导弹气动特性和飞行控制原理，在实际飞行环境下，建立了可进行气动力及质心侧向力控制的多级助推弹道导弹三维飞行状态模型，并分别对单级、双级、三级助推的弹道导弹

基于fisher分类字典学习的稀疏表示，用于图像处理和分类

提出一种采用小波变换(WT)及双字典协作稀疏表示分类(CSRC)的人脸识别方法——WT-CSRC。WT-CSRC首先利用PCA(主成分分析)将小波分解后的人脸高频细节子图融合成高频细节图像;然后用PC

人脸图像识别中人脸图像数据中有很多是稀疏的,对于稀疏数据的降维是流形学习算法面临的一个问题。为了有效地从高维图像数据中提取人脸图像的敏感信息,提高人脸识别的速度,文章提出了一种基于流形学习的有监督稀疏

通过局部约束的低秩表示实现鲁棒的人脸超分辨率