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基于虚拟样本的改进人脸识别算法研究及应用

发布时间:2018-12-14 12:33
【摘要】:针对实际采集的视频中背景复杂,人物多变,图像处理时间长,训练样本不足的问题,提出了构造虚拟样本,并结合Gabor滤波器及对PCA-LDA算法加以改进的人脸识别算法,以应用于教室点名系统。首先对教室采集到的视频进行裁剪,按帧截取并检测出含有人脸的部分图像并单独保存为测试图像,然后将其与已有人脸库里的训练图像进行对比,最后采用提出的镜像法构造虚拟样本,并结合了Gabor滤波器以及PCNN灰度图像增强处理算法的改进PCA-LDA算法进行人脸识别。仿真实验表明,提出的算法预测了样本可能存在的变化,也在一定程度上降低了计算复杂度,明显地提高了识别率,并在教室点名系统中得到了较好的验证。
[Abstract]:Aiming at the problems of complex background, changeable characters, long image processing time and insufficient training samples, a new face recognition algorithm based on Gabor filter and PCA-LDA algorithm is proposed. To apply to the classroom roll call system. First of all, the video collected in the classroom is clipped, the part of the face image is captured and detected according to the frame, and stored separately as the test image, and then it is compared with the training image in the existing human face database. Finally, the proposed image method is used to construct the virtual sample, and the improved PCA-LDA algorithm, which combines the Gabor filter and the PCNN gray image enhancement algorithm, is used for face recognition. The simulation results show that the proposed algorithm can predict the possible changes of the samples, reduce the computational complexity to a certain extent, and improve the recognition rate obviously, and is well verified in the classroom-roll call system.
【作者单位】: 江南大学物联网工程学院;
【基金】:国家自然科学基金(No.61672265) 江苏省产学研联合创新资金项目(No.BY2013015-35)
【分类号】:TP391.41

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本文编号:2378620


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