模式识别与人工智能
模式識彆與人工智能
모식식별여인공지능
Moshi Shibie yu Rengong Zhineng
2012年
4期
699-704
,共6页
草图人脸识别%中心误差扩散局部二值模式%小波包%主成分分析%线性鉴别分析
草圖人臉識彆%中心誤差擴散跼部二值模式%小波包%主成分分析%線性鑒彆分析
초도인검식별%중심오차확산국부이치모식%소파포%주성분분석%선성감별분석
目前的草图人脸识别主要集中在人脸照片-草图之间的相互转换,以此减少照片-草图特征之间的差异,从而进行识别.文中提出一种使用基于中心误差扩散局部二值模式的编码方法来获得具有相同模式的人脸形式,减小照片-草图之间的差异.在草图识别实际是单样本人脸识别的背景下,通过小波包分解和局部二值模式编码扩充样本数目.然后使用PCA+LDA来提取特征进行识别.实验结果表明,该算法可有效减小照片-草图之间的模式差异,且识别率和性能要优于之前的基于伪草图合成的方法.
目前的草圖人臉識彆主要集中在人臉照片-草圖之間的相互轉換,以此減少照片-草圖特徵之間的差異,從而進行識彆.文中提齣一種使用基于中心誤差擴散跼部二值模式的編碼方法來穫得具有相同模式的人臉形式,減小照片-草圖之間的差異.在草圖識彆實際是單樣本人臉識彆的揹景下,通過小波包分解和跼部二值模式編碼擴充樣本數目.然後使用PCA+LDA來提取特徵進行識彆.實驗結果錶明,該算法可有效減小照片-草圖之間的模式差異,且識彆率和性能要優于之前的基于偽草圖閤成的方法.
목전적초도인검식별주요집중재인검조편-초도지간적상호전환,이차감소조편-초도특정지간적차이,종이진행식별.문중제출일충사용기우중심오차확산국부이치모식적편마방법래획득구유상동모식적인검형식,감소조편-초도지간적차이.재초도식별실제시단양본인검식별적배경하,통과소파포분해화국부이치모식편마확충양본수목.연후사용PCA+LDA래제취특정진행식별.실험결과표명,해산법가유효감소조편-초도지간적모식차이,차식별솔화성능요우우지전적기우위초도합성적방법.
