Abstract-Sparse Representation (eller kodning) baserad Classification (SRC) har vunnit stor framgång i ansikte erkännande under de senaste åren. SRC betonar dock sparsamheten för mycket och förbiser den korrelationsinformation som har visat sig vara kritisk i verkligheten inför erkännandeproblem. Dessutom tar en del av arbetet hänsyn till korrelationen, men förbiser sparsamhetens diskriminerande förmåga. I detta dokument, som skiljer sig från dessa befintliga tekniker, föreslår vi ett ramverk som kallas adaptiv Sparse Representationsbaserad klassificering (ASRC), där sparsamhet och korrelation beaktas gemensamt. Särskilt, när proverna är av låg korrelation, ASRC väljer de mest diskriminerande prov för representation, som SRC; när träningsproven är mycket korrelerade, ASRC väljer de flesta korrelerade och diskriminativa prov för representation, snarare än att välja några relaterade prover slumpmässigt. I allmänhet är representationsmodellen anpassad till korrelationsstrukturen, som drar nytta av både 1-norm och 2-norm. Omfattande experiment som utförs på allmänt tillgängliga datamängder verifierar den föreslagna algoritmens effektivitet och robusthet genom att jämföra den med de senaste metoderna.
I allmänhet, ju mer proverna används för representation, desto stabilare en metod är tänkt att vara REF.
Robust Face Recognition via Adaptive Sparse Representation
{'venue': 'IEEE transactions on cybernetics', 'journal': 'IEEE transactions on cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}