基于彩色图像四元数表示的彩色人脸识别
为了更有效地利用彩色人脸的色彩信息进行识别,提出了一种新的基于彩色图像四元数表示的算法.首先基于彩色图像四元数表示和四元数代数理论定义了四元数伪Zernike矩(Quaternion pseudo-Zernike moments,QPZMs),将传统的主要处理灰度图像的伪Zernike矩(Pseudo-Zernike moments,PZMs)推广应用于彩色图像,然后基于QPZMs构造了彩色人脸图像针对旋转、缩放和平移(Rotation,scaling,and translation,RST)变换的四元数值不变量,最后结合这些鲁棒的不变量特征和四元数BP神经网络(Quaternion back propagation neural network,QBPNN)分类器进行彩色人脸识别.实验结果表明,与现有基于四元数的算法比较,本文算法在表情、光照、位置等变化方面具有更强的鲁棒性.
彩色人脸识别、彩色图像、四元数、伪Zernike矩、四元数BP神经网络
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国家自然科学基金61103141,61173141,61105007,61073138,61232016,60973128;江苏高校优势学科建设工程资助项目,江苏省自然科学基金BK2011825;宁波市自然科学基金2010A610106;南京信息工程大学科研基金20110430
2013-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
1815-1823
