作者：那天; 宋晓宁; 於东军主元分析线性判别分析降维稀疏表示分类人脸识别协同表达分类
摘要：为解决传统的稀疏表示分类（SRC）算法在小样本人脸识别过程中的过大时间开销问题,该文提出2种基于降维的SRC算法。扩展主元分析（EPCA）算法利用PCA算法构造约束优化稀疏模型,对测试样本进行线性表示,通过比较测试样本和每类训练样本的重构PCA系数进行决策分类。EPCA＋线性判别分析（EPCA＋LDA）算法在EPCA算法的基础上增加LDA约束模型,提高重构样本的稀疏表示的鉴别性。将该文算法应用于AR和FERET人脸数据库,与扩展SRC（ESRC）、SRC、SRC_PCA、协同表达分类（CRC）算法相比,该文算法有较高的识别率和较低的时间复杂度。将EPCA算法和EPCA＋LDA算法应用于FETET数据集,识别率分别为61.46%和59.17%,运行时间分别为383.02 s和220.62 s。
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