基于加权核Gabor特征的张量稀疏人脸识别算法

发布时间：2017-07-28 16:06

  本文关键词：基于加权核Gabor特征的张量稀疏人脸识别算法

  更多相关文章： Gabor特征 协方差矩阵 张量 Logdet散度 稀疏表示

【摘要】：为克服主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等经典人脸识别方法在处理人脸数据时采用的向量化破坏数据间的内在结构这一不足,将张量思想运用到稀疏表示理论中,提出一种基于加权核Gabor特征的张量稀疏人脸识别算法。算法选取Gabor特征作为人脸识别的研究数据,同时用高斯核方法将数据映射到高维空间,这一应用保持了图像信号在局部时间和局部频带上的频谱信息,减小了破坏数据结构所造成的误差;而张量散度思想的运用保持了数据间的区域几何结构。在ORL、YALE和AR人脸数据库上的仿真实验表明了该方法的识别效果,且在光线变化、姿态变化以及训练样本数不足情况下具有较好的鲁棒性。
【作者单位】： 重庆大学数学与统计学院;
【关键词】： Gabor特征 协方差矩阵 张量 Logdet散度 稀疏表示
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61572087)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言人脸是一种复杂、多变、高维的模式,姿态、光照强度及物体遮挡程度的不同会使同一人的图像有一定差异,这些差异对于人眼来说是细微的,但对于机器来说,即便只是左右脸的光照强度发生了变化,也是一个极大的差异,如何使用电子科技正确识别出人脸是一个非常重要的研究领域[1-

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本文编号：584846