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基于改进非负稀疏编码的人脸识别的综述报告.docx

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基于改进非负稀疏编码的人脸识别的综述报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/13 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于改进非负稀疏编码的人脸识别的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于改进非负稀疏编码的人脸识别的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于改进非负稀疏编码的人脸识别的综述报告人脸识别一直以来是计算机视觉领域的一个热门问题。随着计算机硬件技术的发展和深度学****技术的兴起,人脸识别的准确率和效率得到了显著提升。而非负稀疏编码是一种常用的人脸识别算法,其主要思路是通过对人脸进行编码,然后使用编码系数进行分类。但是,该算法在实践中存在一些问题,例如计算复杂度较高、模型鲁棒性不强等。针对上述问题,研究人员提出了一系列改进非负稀疏编码的方法,旨在提高人脸识别的准确率和效率。本文将重点介绍这些改进方法的相关研究成果。一、字典学****字典学****是非负稀疏编码的重要组成部分,其目的是寻找一组最佳的基向量,使得人脸能够尽可能地用这些基向量的线性组合来表示。因此,研究人员提出了一系列用于优化字典学****的方法,其中最常用的是KSVD算法。该算法通过交替更新字典和编码系数,迭代求解最优解。二、稳健性稳健性是非负稀疏编码在识别噪声或攻击时的鲁棒性,其常用的方法是提高字典稳健性。具体方法是在字典中加入噪声或使用正则化项,使得字典能够更好地适应噪声和攻击。同时,还可以使用最小化残差技术、局部非负性稀疏编码等方法提高算法的稳健性。三、优化算法优化算法是非负稀疏编码的核心,因此可以通过优化算法来提高人脸识别的准确率和效率。常用的优化算法包括序列块枚举算法、逐步线性搜索算法、贪心算法等。其中,贪心算法是一种常用的求解非负稀疏编码问题的算法,其思想是每次选取一个当前最优的基向量进行更新。四、维度约简维度约简是一种常用的人脸识别预处理方法,其目的是通过减少特征向量的维度,从而提高算法的效率和准确率。常用的维度约简方法包括主成分分析PCA、线性判别分析LDA等。综上所述,改进非负稀疏编码算法是提高人脸识别准确率和效率的重要方法。本文介绍了种类繁多的改进方法,包括字典学****稳健性、优化算法和维度约简等。这些方法均已在实践中得到广泛应用,且在人脸识别的表现上取得了显著的效果。