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摘要
为了提高稀疏表示分类算法对属于同一方向不同类别样本的分类准确率,提出了一种基于Volterra核优化的稀疏表示分类算法。该算法首先将原始的人脸图像分成不重叠的小块,并利用Volterra核映射到高维空间。在训练阶段遵循费舍尔标准,根据最大化类间距离和最小化类内距离来定义目标函数,从而获得优化Volterra核。与其他方法在ORL和YaleB标准数据集上进行对比实验,结果表明,采用Volterra核优化的SRC人脸识别分类方法在对样本的分类精度上提高了3%。
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单位河南牧业经济学院; 郑州航空工业管理学院
