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基于Gabor特征与改进RSC的人脸识别算法
引用本文:莫建文,赵璞,袁华.基于Gabor特征与改进RSC的人脸识别算法[J].电视技术,2014,38(19).
作者姓名:莫建文  赵璞  袁华
作者单位:桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林,541004
基金项目:国家自然科学基金项目(面上项目,重点项目,重大项目)
摘    要:针对鲁棒稀疏编码算法(Robust Sparse Coding,RSC)在姿态偏转、遮挡等环境下,特征维数高、识别率较低等问题,结合对该环境下仍具有良好鲁棒性的Gabor特征,提出了一种基于Gabor特征提取的改进的鲁棒稀疏编码算法(Gabor Robust Sparse Coding,GRSC)。首先对人脸图像进行分块处理;然后作多方向和多尺度的Gabor特征提取并构造字典;接着用PCA特征脸法去除相关性和降低维数;最后用加权迭代稀疏编码算法求解得到的最优稀疏系数进行判别归类。在ORL和AR数据库上验证该算法的性能,结果表明在AR数据库上识别率高达98.9%,在ORL人脸库上具有显著的优势,同时有效缩短了识别时间,是一种比较实用的人脸识别方法。

关 键 词:Gabor特征提取  稀疏表示  人脸识别  姿态偏转  迭代加权
收稿时间:3/5/2014 12:00:00 AM
修稿时间:2014/3/28 0:00:00

An Improved RSC Face Recognition Algorithm Based on Gabor Feature
mojianwen,zhaopu and yuanhua.An Improved RSC Face Recognition Algorithm Based on Gabor Feature[J].Tv Engineering,2014,38(19).
Authors:mojianwen  zhaopu and yuanhua
Affiliation:Guilin University of Electronic Technology,Guilin University of Electronic Technology,Guilin University of Electronic Technology
Abstract:
Keywords:Gabor feature extraction  sparse representation  face recognition  pose rotate  iterative weighted
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