加权估计纹理分析结合高斯黎曼流形的人脸识别方法

摘要：

针对图像集人脸识别中的子空间模型限制问题,提出了加权估计纹理分析结合高斯黎曼流形的人脸识别方法(WE-TA-GRMD).使用样本图像和从样本获得的仿射包模型联合表示一幅图像.加权估计纹理分析进行人脸匹配,并解决权值最优化问题.利用高斯黎曼流形计算高斯分量具有识别能力的信息,并通过寻找最大判别分量识别人脸.在两个具有一定挑战性的数据集YouTube Celebrities(YTC)和YouTube Face(YTF)上的实验验证了提出方法的有效性,结果表明,相比其他几种较新的方法,提出的方法具有更高的识别率.

关键词：人脸识别、高斯黎曼流形、加权估计、纹理分析、仿射包模型、特征提取

所属期刊栏目：33

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：新疆维吾尔自治区高校科研计划青年教师科研启动基金项目XJEDU2016S085;新疆工程学院科研基金项目2015xgy101712

在线出版日期：2018-03-28（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：15-19