基于稀疏PCA的多阶次分数阶傅里叶变换域特征人脸识别

发布时间：2017-09-17 06:31

  本文关键词：基于稀疏PCA的多阶次分数阶傅里叶变换域特征人脸识别

  更多相关文章： 人脸识别 分数阶傅里叶变换(FRFT) 稀疏主成分分析法(SPCA) 贪婪算法 特征融合

【摘要】：鉴于人脸识别面临光照、表情和遮挡等因素的影响,提出了一种在分数阶傅里叶变换域稀疏表示的人脸识别。基于分数阶傅里叶变换对光照、表情的鲁棒性,已在图像处理领域得到应用。FRFT幅度随阶次的变换呈现压缩性,而SPCA提取其主要信息,且分为主要信息域和次要信息域,融合两者的互补信息组成混合幅度特征,然后融合混合幅度特征、实部特征和虚部特征,最后融合不同阶次下FRFT域特征。此外提出基于贪婪算法的分数阶阶次选择算法和基于Fisherfaces的权重方法。ORL和AR人脸数据库上识别率分别达到了96.5%和97.6%,充分证明了该算法对人脸识别的有效性。
【作者单位】： 郑州大学信息工程学院;
【关键词】： 人脸识别 分数阶傅里叶变换(FRFT) 稀疏主成分分析法(SPCA) 贪婪算法 特征融合
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61210005;61331021)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言随着人脸识别极大的需求量和广泛的应用,人脸识别已经成为计算机视觉的热点[1~3]。简单而言,人脸识别就是将感兴趣的个体从含有光照、遮挡、表情、噪声等影响的族群中进行检测识别。真实环境应用(人际交互、安全接入和视频监控等)对人脸识别系统提出准确性、快速性、鲁棒

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本文编号：867805