Robust Face Recognition via Block Sparse Bayesian Learning
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-11-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Face recognition (FR) is an important task in pattern recognition and computer vision.
Sparse representation (SR) has been demonstrated to be a powerful framework for FR.
In general, an SR algorithm treats each face in a training dataset as a basis function and tries to find a sparse representation of a test face under these basis functions.
The sparse representation coefficients then provide a recognition hint.
Early SR algorithms are based on a basic sparse model.
Recently, it has been found that algorithms based on a block sparse model can achieve better recognition rates.
Based on this model, in this study, we use block sparse Bayesian learning (BSBL) to find a sparse representation of a test face for recognition.
BSBL is a recently proposed framework, which has many advantages over existing block-sparse-model-based algorithms.
Experimental results on the Extended Yale B, the AR, and the CMU PIE face databases show that using BSBL can achieve better recognition rates and higher robustness than state-of-the-art algorithms in most cases.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Taiyong& Zhang, Zhilin. 2013. Robust Face Recognition via Block Sparse Bayesian Learning. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1010392
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Taiyong& Zhang, Zhilin. Robust Face Recognition via Block Sparse Bayesian Learning. Mathematical Problems in Engineering No. 2013 (2013), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1010392
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Taiyong& Zhang, Zhilin. Robust Face Recognition via Block Sparse Bayesian Learning. Mathematical Problems in Engineering. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1010392
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1010392
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر