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基于HOG和DMMA的单样本人脸识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提取复杂环境下人脸图像的有效特征,提出了一种结合DMMA(discriminative multi-manifold analysis)和方向梯度直方图(HOG)特征提取算法,利用了一种新的自适应方法计算子图像块的相似度。在DMMA算法中,将一幅样本图像分为不重叠的子图像块后,对每一个小块使用HOG算子进行处理,处理后形成一个统计流形,然后进行特征提取,利用基于重建的流形—流形间的距离最近邻方法进行分类识别。在AR人脸库和FERET人脸库上的实验结果表明,该算法对人脸图像的光照和几何变化比传统的DMMA算法识别性能更好。 相似文献
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在单样本人脸识别系统中,为了获得更好的人脸面部特征,提出了一种融合Uniform LBP特征和多流形判别分析(Discriminative Multi-Manifold Analysis,DMMA)的特征提取方法。对每幅人脸图像进行分块构成一个子集。使用统一局部二值模式(Uniform LBP)算子提取每个子集中图像的直方图,每个子集中的直方图形成一个统计流形,应用DMMA算法获得人脸图像的低维特征。采用基于重建的流形-流形间的距离识别未知的人脸图像。在AR数据库和ORL数据库上实验结果表明,该算法的识别性能优于一般的DMMA算法。 相似文献
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