信号处理
信號處理
신호처리
SIGNAL PROCESSING
2012年
11期
1498-1504
,共7页
伪装人脸识别%局部相位量化%仿生模式
偽裝人臉識彆%跼部相位量化%倣生模式
위장인검식별%국부상위양화%방생모식
伪装条件下的鲁棒人脸识别,目前在人脸识别领域被日益重视,并认为是难点问题之一.本文采用非伪装建模方法,提出了一种基于局部相位量化特征提取与仿生模式识别理论的伪装人脸识别算法.该算法采用了局部相位量化方法进行对伪装模式下具有较好鲁棒性的相位统计特征提取,进而采用仿生神经元构建高维几何覆盖形体,有效利用了不同类别人脸特征的连续性,从而避免了伪装模式的干扰.在AR数据库及采用警用面部复合软件设计建立的伪装数据库上的仿真实验均表明,与现有主流算法相比较而言,本文所提识别算法在伪装条件下取得了较高的识别性能.
偽裝條件下的魯棒人臉識彆,目前在人臉識彆領域被日益重視,併認為是難點問題之一.本文採用非偽裝建模方法,提齣瞭一種基于跼部相位量化特徵提取與倣生模式識彆理論的偽裝人臉識彆算法.該算法採用瞭跼部相位量化方法進行對偽裝模式下具有較好魯棒性的相位統計特徵提取,進而採用倣生神經元構建高維幾何覆蓋形體,有效利用瞭不同類彆人臉特徵的連續性,從而避免瞭偽裝模式的榦擾.在AR數據庫及採用警用麵部複閤軟件設計建立的偽裝數據庫上的倣真實驗均錶明,與現有主流算法相比較而言,本文所提識彆算法在偽裝條件下取得瞭較高的識彆性能.
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