研究目的
提出一种新的基于局部知识的协同表示模型用于图像分类，该模型利用相似样本表示之间的相似性来提升人脸识别任务中的判别能力和鲁棒性。
研究成果
提出的LKCR模型有效地将局部一致性先验信息融入协同表示框架中，提升了图像识别任务的判别能力和鲁棒性。大量实验表明其优于现有分类器，其中鲁棒版本（R-LKCR）在处理遮挡和损坏方面展现出特别优势。
研究不足
LKCR中邻近训练样本的搜索策略在处理大型数据集时较为耗时，这表明未来工作需要对此进行优化。
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一种基于新局部知识的图像识别协同表示方法
DOI：10.1109/ACCESS.2020.2989452
期刊：IEEE Access
出版年份：2020
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
近年来，基于协作表示的分类器（CRC）在识别任务中展现出卓越性能。大多数CRC算法成功的关键在于：测试样本能通过全局合适的字典得到良好编码，而样本间的局部知识尚未被充分考量。我们观察到相似样本的表示具有高度相似性。为利用这一重要相似信息，本文提出一种新型基于局部知识的图像分类协作表示模型。具体而言，首先需确定测试图像的若干相邻训练样本，继而利用这些邻域样本的表示来引导测试样本系数更具判别性。此外，我们推导出该方法的鲁棒版本以处理存在遮挡或损坏的人脸识别问题。大量实验表明，在各类图像识别任务中，本方法较其他先进分类器具有显著优势。
作者：
JUNWEI JIN，YANTING LI，LIJUN SUN，JIANYU MIAO，C. L. PHILIP CHEN
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