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Gabor特征结合Metaface学习的扩展稀疏表示人脸识别
引用本文:詹曙,王俊,方琪,张启祥.Gabor特征结合Metaface学习的扩展稀疏表示人脸识别[J].光电工程,2014(12).
作者姓名:詹曙  王俊  方琪  张启祥
作者单位:合肥工业大学 计算机与信息学院,合肥 230009; 合肥工业大学 安全关键工业测控技术教育部工程研究中心,合肥 230009
基金项目:国家自然科学基金(61371156);安徽省科技攻关计划
摘    要:为了克服人脸识别中存在的遮挡等闭塞问题,本文提出了Gabor特征结合Metaface学习的扩展稀疏表示人脸识别算法(GMFL)。考虑到Gabor局部特征对光照、表情和姿态等变化的鲁棒性,该算法首先提取图像的Gabor特征集;然后对Gabor特征集进行Metaface字典学习得到具有更强稀疏表示能力的新字典,同时引入Gabor闭塞字典来编码表示图像中的闭塞部分,并与新字典联合构造一组过完备字典基;最后利用过完备字典基求解稀疏系数重构样本,根据样本与重构样本之间的残差最小原则对人脸图像进行分类识别。在AR人脸库和FERET数据库上的实验结果验证了本文算法的可行性和有效性。

关 键 词:人脸识别  稀疏表示  字典学习  Gabor特征  闭塞字典

Extended Sparse Representation for Face Recognition Based on Gabor Features and Metaface Learning
ZHAN Shu,WANG Jun,FANG Qi,ZHANG Qixiang.Extended Sparse Representation for Face Recognition Based on Gabor Features and Metaface Learning[J].Opto-Electronic Engineering,2014(12).
Authors:ZHAN Shu  WANG Jun  FANG Qi  ZHANG Qixiang
Abstract:
Keywords:face recognition  sparse representation  dictionary learning  Gabor feature  occlusion dictionary
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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