基于局部特征约束的压缩感知人脸识别算法研究

摘要：

人脸识别是计算机模式识别领域中一个研究热点和难点。针对人脸识别中数据量大、高维度、非线性等问题，提出基于局部特征约束的压缩感知人脸识别方法。首先对人脸图像进行选择性约束处理，利用SIFT算法提取人脸图像中的局部特征，以此构成压缩感知算法中的测量矩阵，再利用压缩感知的重构算法计算特征的稀疏表示，在此基础上进行人脸识别。算法在AR人脸库上进行了抗干扰比对测试，实验结果验证了算法对光照、表情以及遮挡等干扰具有强的鲁棒性，局部特征的约束大大降低了特征点的数量，有效提高了人脸识别的正确率。

关键词：压缩感知、人脸识别、特征提取、局部特征、SIFT算法

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1500-1504