徐争元

作品数：2被引量：7H指数：2
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供职机构：安徽大学计算机科学与技术学院计算智能与信号处理教育部重点实验室更多>>
发文主题：GABOR特征人脸识别向量人脸识别算法测量矩阵更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机仿真》《华南理工大学学报（自然科学版）》更多>>
所获基金：国家教育部博士点基金安徽省自然科学基金国家自然科学基金NSFC-广东联合基金更多>>
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基于单演特征和稀疏表示的人脸识别被引量：2
《华南理工大学学报（自然科学版）》2014年第8期58-63,共6页章权兵 黄翔 徐争元 苏娟 
国家自然科学基金资助项目(61201396;61301296;61377006);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20113401130001);NSFC-广东联合基金资助项目(U1201255)
为了使得稀疏表示分类方法具有更好的识别效果,提出了基于单演特征的稀疏表示分类(MSRC)方法.相对于Gabor特征,单演特征能够用于提取图像的相位信息,而相位信息对光照不敏感,因此MSRC方法能提高图像的光照鲁棒性.相对于Gabor特征的多尺...
关键词：人脸识别 稀疏表示 单演特征 GABOR特征 
稀疏表示人脸识别算法的研究与改进被引量：5
《计算机仿真》2013年第6期405-408,413,共5页徐争元 张成 韦穗 
高等学校博士学科点专项科研基金(20113401130001);安徽省自然科学基金项目(1208085QF114)
为了提高稀疏表示人脸识别技术在对姿态、光照等情况下的识别率和鲁棒性,在GSRC算法的理论基础上提出使用向量总变差模型取代最小l1范数进行稀疏求解。在扩展YaleB人脸数据库和ORL人脸数据库上的数值实验结果中,改进方法在识别率和鲁棒...
关键词：稀疏表示 向量总变差模型 最小范数 
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