下载此文档

稀疏表示在人脸识别中的应用的中期报告.docx


文档分类:论文 | 页数:约2页 举报非法文档有奖
1/2
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/2 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【稀疏表示在人脸识别中的应用的中期报告 】是由【niuww】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【稀疏表示在人脸识别中的应用的中期报告 】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。稀疏表示在人脸识别中的应用的中期报告一、研究背景稀疏表示是一种新颖的数学建模方法,可以将高维数据转换为低维度的稀疏表示形式。在人脸识别中,可以利用稀疏表示的特性,将人脸图像转换为稀疏表示形式,从而实现人脸识别。稀疏表示在人脸识别方面已经获得了广泛的应用,并且在各种人脸识别算法中都表现出了优秀的性能。二、相关工作目前,人脸识别中的稀疏表示方法主要分为两类:基于字典学****的稀疏表示方法和基于稀疏编码的稀疏表示方法。基于字典学****的稀疏表示方法是将人脸图像转换为稀疏表示形式的一种方法。该方法利用字典学****算法,从训练数据中学****一个字典,然后将测试数据转换为字典上的稀疏表示。常用的字典学****算法包括KSVD算法、OMP算法和LARS算法等。通过比较不同的字典学****算法,可以得到最优的字典学****结果,从而提高人脸识别的准确性。基于稀疏编码的稀疏表示方法是将人脸图像转换为稀疏表示形式的另一种方法。该方法利用稀疏编码算法,将测试数据表示为训练数据的线性组合形式。常用的稀疏编码算法包括L1正则化算法、快速迭代算法和块迭代算法等。通过比较不同的稀疏编码算法,可以得到最佳的稀疏表示结果,提高人脸识别的准确性。三、研究进展在稀疏表示在人脸识别中的应用研究中,我们主要关注了基于字典学****的稀疏表示方法。我们对KSVD算法进行了研究,并利用该算法进行了实验。实验结果表明,通过KSVD算法得到的字典可以取得良好的人脸识别效果,有效提高了人脸识别的准确性。四、未来工作在未来的研究中,我们将进一步优化字典学****算法,提高人脸识别的准确性。同时,我们还将调研基于稀疏编码的稀疏表示方法,寻求更好的人脸识别算法。在实验中,我们还将尝试应用卷积神经网络等深度学****算法,探索稀疏表示在深度学****中的应用。

稀疏表示在人脸识别中的应用的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数2
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人niuww
  • 文件大小10 KB
  • 时间2024-04-19