Gist特征和概率协从表示的人脸识别算法

摘要：

为了进一步提高基于协从表示的人脸识别系统的性能,在概率协从表示(ProCRC)算法和字典学习的基础上提出了一种基于Gist特征和ProCRC的GL-PCRC人脸识别算法.首先提取每副人脸图像的Gist特征,再把人脸图像的Gist特征采用线性判别算法(LDA)方法投影到最优判别子空间,使得到的LDA特征拥有最小的类内离散度以及最大的类间离散度;然后利用LC-KSVD方法对LDA特征进行迭代训练从而得到新的学习字典;继而通过ProCRC算法快速得到稀疏系数;最后通过计算测试样本属于各个类别的概率进行分类.分别在ORL和扩展的YaleB人脸库上进行实验检测的结果表明,与传统的协从表示方法相比,本文给出的方案可以使人脸识别系统的性能得到显著的提升.

关键词：人脸识别、协从表示、Gist特征、字典学习

所属期刊栏目：28

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东科技大学教学研究JG201506;山东科技大学研究生教育创新KDYC13026,KDYC15019;山东省研究生教育创新计划01040105305

在线出版日期：2018-01-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1365-1371