基于Gabor和核监督局部保持投影的单样本人脸识别算法

针对目前主流人脸识别算法,在单样本条件下,当性能严重下降根本无法工作时,提出了一种结合Gabor和核监督局部保持投影的单样本人脸识别算法.选取数据库中中性表情的近正面人脸图像作为训练样本,通过几何变换产生15幅虚拟样本,对每幅样本图像提取Gabor特征,采用核监督局部保持投影方法进行特征提取,欧氏距离最近邻分类器进行分类.根据ORL数据库、Yale数据库和FERET数据库上的实验结果表明,核监督局部保持投影(GKSLPP)算法具有较好的识别效果.     

一种基于区域分割的SIFT图像特征提取算法

提出一种基于区域分割的SIFT图像特征提取算法.首先采用改进后的SIFT算法对图像进行计算,同时采用快速分割算法对原始图像进行分割,对照分割后的区域分别取每个区域最显著的几个SIFT特征,最后采用局部降维算法,将高维特征降低到可以接受的低维度特征.实验表明,该方法的运行时间短,对特征提取的位置界定准.