基于判别式字典的正则化稀疏表示人脸识别算法

摘要：

为了克服非约束性（光照、表情变化）条件下会大大降低人脸识别率的缺陷，提出一种基于 Fisher判别准则的正则化稀疏表示人脸识别算法。首先将人脸图像经过 Gabor 滤波器滤波得到Gabor幅值图像，提取其统一化的局部二进制直方图，然后利用 Fisher判别准则学习得到新的字典，最后通过正则化的稀疏表示判断测试图像所属类。利用AR数据库的数据进行实验的结果表明，与SRC、FDDL、RSC识别算法相比，本文算法在非约束性条件下具有最佳的识别率。

关键词：人脸识别、正则化的稀疏表示、统一化的局部二进制模式、Gabor滤波、学习字典

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61473334；江苏省高校优势学科建设工程项目

在线出版日期：2016-03-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：519-524