Bildigenkänning med ocklusion är ett av de populära problemen med mönsterigenkänning. Detta papper partitionerar bilderna i vissa moduler i två lager och gleshetsskillnaden används för att utvärdera de ockluderade modulerna. Den slutliga identifieringen behandlas på de odelbara modulerna genom gles representation. För det första, vi partitionerar bilderna i fyra block och gles representation utförs på varje block, så att glesheten i varje block kan erhållas; för det andra, varje block är partitionerad igen i två moduler. Varje liten moduls sparsamhet beräknas som det första steget. Slutligen används gleshetsskillnaden mellan små moduler och motsvarande block för att upptäcka de ockluderade modulerna. I detta papper betraktas de små modulerna med negativa gleshetsskillnader som ockluderade moduler. Identifieringen utförs på de valda obundna modulerna genom gles representation. Experiment i AR- och Yale B-databasen bekräftar den föreslagna metodens robusthet och effektivitet.
Zhao m.fl. REF föreslog att man skulle dela upp ansiktsbilden i två lager och använda skillnaden i gleshet för att upptäcka de tillskurna fläckarna.
Occluded Face Recognition Based on Double Layers Module Sparsity Difference
{'venue': None, 'journal': 'Advances in Optoelectronics', 'mag_field_of_study': ['Physics']}