基于一阶和二阶信息图像表示的人脸识别

发布时间：2018-06-07 08:08

  本文选题：稀疏表示 + 协同表示　； 参考：《计算机应用研究》2017年02期

【摘要】：针对人脸训练集中的样本存在不同程度的变换(比如平移、旋转、缩放等),导致传统的基于稀疏表示的分类算法(SRC)、基于协同表示的分类算法(CRC_RLS)在分类时精度降低,提出了一种基于一阶和二阶信息的图像分类表示算法(SRC_FSD)。这种方法通过测试图像的像素值是由对应训练图像的邻近像素值图像的重建而成的,利用泰勒公式,考虑了一阶和二阶信息,目的是消除变换对图像造成的影响,从而提高测试样本的分类精度。最后在extended Yale B和AR人脸数据集上进行了不同维度下样本的对比实验,实验结果表明该方法具有很好的鲁棒性,有效地提高了人脸识别率。
[Abstract]:For the face training set samples have different degrees of transformation (such as translation, rotation, scaling, etc.), which leads to the traditional classification algorithm based on sparse representation, CRCRLS-based classification algorithm CRCRLS-based classification accuracy is reduced. An image classification representation algorithm based on first and second order information is proposed. In this method, the pixel value of the image is reconstructed from the adjacent pixel value image of the corresponding training image. The first and second order information is considered by using Taylor's formula, the purpose of which is to eliminate the effect of the transformation on the image. In order to improve the classification accuracy of test samples. Finally, a comparative experiment on different dimensions of extended Yale B and AR face datasets is carried out. The experimental results show that the proposed method is robust and can effectively improve the face recognition rate.
【作者单位】： 中国矿业大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61402483,61572505) 中国博士后基金资助项目(2014M551696) 江苏省产学研前瞻性项目(BY2015023-05) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2013XK10) 国家自然科学基金煤炭联合基金重点项目(U1261201)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1990472