基于字典学习的不同光照和姿态的人脸识别技术研究

摘要：

提出了一种基于稀疏分解的不同光照和姿态的人脸识别方法。通过给定的样本为每一类人脸图像训练一个特定的字典，使得在稀疏限制条件下，图像的表示误差最小。将测试图像投影到每一个字典的原子所形成的空间，然后利用误差向量进行分类。为了处理不同光照和姿态问题，采用了基于反照率估计的姿态的重照技术产生同一个人的不同光照条件下的多幅正面图像，从而使得本文方法能够在只有极少数训练图像的条件下获得很高的识别率。通过采用公用数据库中的人脸图像进行验证表明本文方法能够有效的实现不同光照和姿态条件下的人脸识别，其在性能方面比现有大多数方法更优。

关键词：字典学习、人脸识别、光照变化

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省自然科学基金资助项目NO.S2013010012920。

在线出版日期：2015-06-24（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：204-209,260