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基于HOG和DMMA的单样本人脸识别
引用本文:杨秀坤,岳新启,汲清波.基于HOG和DMMA的单样本人脸识别[J].计算机应用研究,2015(2):627-629,634.
作者姓名:杨秀坤  岳新启  汲清波
作者单位:哈尔滨工程大学 信息与通信工程学院,哈尔滨,150001
基金项目:黑龙江省自然科学基金资助项目
摘    要: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。

关 键 词:统计流形学习  单样本  方向梯度直方图  多流形判别分析

Based on HOG and DMMA for face recognition with single training sample per person
YANG Xiu-kun,YUE Xin-qi,JI Qing-bo.Based on HOG and DMMA for face recognition with single training sample per person[J].Application Research of Computers,2015(2):627-629,634.
Authors:YANG Xiu-kun  YUE Xin-qi  JI Qing-bo
Affiliation:YANG Xiu-kun;YUE Xin-qi;JI Qing-bo;College of Information & Communication Engineering,Harbin Engineering University;
Abstract:
Keywords:statistics manifold learning  single sample  HOG  DMMA
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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