基于Snake模型和协作表示分类的鲁棒人脸识别方法

摘要：

人脸图像的姿态和偏转角度变化严重影响人脸识别的性能,为此提出一种基于Snake模型姿态矫正和协作表示分类(CRC)的鲁棒人脸识别方法.首先,利用Snake模型提取人脸图像边缘和特征点,对偏转人脸图像进行矫正.然后,提取Gabor特征,构建特征向量.最后,采用CRC算法,对图像特征进行协作表示,根据样本图像与测试图像的残差来判断图像类别.实验结果表明,提出的方法对偏转角度、姿态、光照变化具有很强的鲁棒性.

关键词：人脸识别、姿态偏转、Snake模型、协作表示分类、Gabor特征

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省高校自然科学研究课题KF1420

在线出版日期：2016-09-12（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：104-108