联合Gabor误差字典和低秩表示的人脸识别算法

摘要：

针对人脸图片的遮挡、伪装、光照及表情变化等问题,根据Gabor特征对遮挡、伪装、光照及表情变化有着更强的鲁棒性的特点,提出了联合Gabor误差字典和低秩表示的人脸识别算法(GDLRR).首先对训练样本和测试样本分别进行Gabor特征提取,并将这些特征组成待测试的特征字典;然后将一个单位阵进行Gabor特征提取并训练成一个更紧凑的Gabor误差字典;最后联合Gabor误差字典和训练特征字典对测试特征字典进行低秩表示后进行分类识别.各类实验表明,提出的改进算法对人脸识别的各类问题都有着更强的鲁棒性和更高的识别准确率.

关键词：遮挡、低秩表示、Gabor特征、误差字典、降维

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：广西自然科学基金2013GXNSFDA019030,2013GXNSFAA019331,2014GXNSFDA118035;桂林市科技攻关项目20130105-6,20140103-5;桂林电子科技大学研究生科研创新项目YJXS201531

在线出版日期：2017-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：296-299