Differentiated representation and applications to face recognition
Differentiated representation and applications to face recognition
复制标题
差异化表示及其在人脸识别中的应用
DOI：
10.1016/j.ijleo.2017.04.055
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发表时间：
2017-07
期刊：
影响因子：
3.1
通讯作者：
Xuansheng Wang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xuansheng Wang
稀疏表示法受到了广泛的关注。稀疏表示通常首先确定并使用所有能够很好地逼近测试样本的训练样本的线性组合，然后将测试样本分配给训练样本获得最小类残差的类。本文提出了一种不同类别的所有训练样本以更具竞争力的方式表示一个测试样本的思想，这更有利于区分与测试样本最相似的类别和其他类别。基于这种思想，我们设计了一种新的方法--差分表示法，它使用了一种数学上易于处理的方法，使得从一个类生成的测试样本上的表示系数不适用于其他类。对于所设计的方法，我们提出了一种新的分类方法。在人脸识别和目标分类中的应用表明，差异化表示法具有很好的应用前景。它优于原有的稀疏表示方法、协同表示方法和线性回归分类方法。
Sparse representation has received much attention. Sparse representation usually first determines and uses a linear combination of all training samples that can well approximate to the test sample and then assigns the test sample to the class whose training samples obtains the minimal class-residual. In this paper, we propose an idea to make all training samples of different classes represent a test sample in a more competitive way, which is more useful to distinguish the class most similar to the test sample from the other classes. Based on this idea, we design a novel method, differentiated representation method, which uses a mathematically tractable means to make representation coefficients on a test sample generated from a class quite unsuitable for other classes. We propose a new classification procedure for the designed method. Applications on face recognition and object classification demonstrate that differentiated representation is very promising. It outperforms original sparse representation methods, collaborative representation and linear regression classification.
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DOI：
10.1016/j.ins.2013.02.051
发表时间：
2013-07
期刊：
Inf. Sci.
影响因子：
--
作者：
Yong Xu;Qiong-xia Zhu;Zizhu Fan;D. Zhang;Jian-Xun Mi;Zhihui Lai
通讯作者：
Yong Xu;Qiong-xia Zhu;Zizhu Fan;D. Zhang;Jian-Xun Mi;Zhihui Lai
影响因子：
10.6
作者：
Yang, Jianchao;Wright, John;Ma, Yi
通讯作者：
Ma, Yi
DOI：
10.1007/978-3-642-33718-5_59
发表时间：
2012-10
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Peng Fei Zhu;Lei Zhang;Q. Hu;S. Shiu
通讯作者：
Peng Fei Zhu;Lei Zhang;Q. Hu;S. Shiu
影响因子：
6
作者：
Jian-Xun Mi;De-shuang Huang;Bing Wang;Xingjie Zhu
通讯作者：
Jian-Xun Mi;De-shuang Huang;Bing Wang;Xingjie Zhu
DOI：
10.1109/cvpr.2012.6247931
发表时间：
2012-06
期刊：
2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
影响因子：
--
作者：
Meng Yang;Lei Zhang;D. Zhang;Shenlong Wang
通讯作者：
Meng Yang;Lei Zhang;D. Zhang;Shenlong Wang