Abstrakt. Genom att koda indatatestbilden som en gles linjär kombination av träningsprover via l1-normminimering, har sparse representationsbaserad klassificering (SRC) nyligen framgångsrikt använts för ansiktsigenkänning (FR). Särskilt genom att införa ett identitets-oclusionslexikon för gles kodade delar i ansiktsbilder, kan SRC leda till robusta FR-resultat mot ocklusion. Men den stora mängden atomer i ocklusionslexikonet gör den sparsamma kodningen mycket dyr. I detta papper, bilden Gabor-funktioner används för SRC. Användningen av Gabor kärnor gör ocklusion ordbok compressible, och en Gabor ocklusion ordbok datoralgoritm presenteras sedan. Antalet atomer är betydligt minskat i den beräknade Gabor ocklusion lexikon, vilket avsevärt minskar beräkningskostnaden för att koda de ockluded ansikte bilder samtidigt förbättra kraftigt SRC noggrannhet. Experiment på representativa ansiktsdatabaser med variationer i belysning, uttryck, pose och ocklusion visade effektiviteten hos det föreslagna systemet med Gabor-feature baserade SRC (GSRC).
Yang och Zhang REF använde Gabor funktioner för SRC med en lärd Gabor ocklusion ordbok för att minska beräkningskostnaden.
Gabor feature based sparse representation for face recognition with Gabor occlusion dictionary
{'venue': 'In ECCV 2010', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}