计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2013年
7期
1991-1994
,共4页
李昆明%王玲%闫海停%刘机福
李昆明%王玲%閆海停%劉機福
리곤명%왕령%염해정%류궤복
Monogenic滤波器%相位%幅值%特征融合%人脸识别
Monogenic濾波器%相位%幅值%特徵融閤%人臉識彆
Monogenic려파기%상위%폭치%특정융합%인검식별
Monogenic filter%phase%magnitude%feature fusion%face recognition
针对仅利用图像滤波幅值信息进行识别而忽视相位信息的问题,提出一种融合Monogenic局部相位和幅值的识别方法.该方法先对相位进行量化和异或,并结合方向和尺度信息得到相位编码(MLXP)；其次,分别对相位编码和基于幅值的二值编码进行分块,计算直方图特征；然后,采用基于分块的线性判别进行降维,提高特征的判别能力；最后在评分层实行融合.在ORL和CAS-PEAL人脸数据库上,相位方法MLXP的平均识别率分别为0.97和0.94,融合Monogenic相位和幅值的方法平均识别率分别为0.99和0.979,超越实验中其他所有方法.实验结果表明,相位利用方法MLXP是有效的,融合Monogenic相位和幅值的方法不但能够避免传统线性判别中的小样本(3S)问题,而且能以较低的时间和空间复杂度,有效地提高身份的正确识别率.
針對僅利用圖像濾波幅值信息進行識彆而忽視相位信息的問題,提齣一種融閤Monogenic跼部相位和幅值的識彆方法.該方法先對相位進行量化和異或,併結閤方嚮和呎度信息得到相位編碼(MLXP)；其次,分彆對相位編碼和基于幅值的二值編碼進行分塊,計算直方圖特徵；然後,採用基于分塊的線性判彆進行降維,提高特徵的判彆能力；最後在評分層實行融閤.在ORL和CAS-PEAL人臉數據庫上,相位方法MLXP的平均識彆率分彆為0.97和0.94,融閤Monogenic相位和幅值的方法平均識彆率分彆為0.99和0.979,超越實驗中其他所有方法.實驗結果錶明,相位利用方法MLXP是有效的,融閤Monogenic相位和幅值的方法不但能夠避免傳統線性判彆中的小樣本(3S)問題,而且能以較低的時間和空間複雜度,有效地提高身份的正確識彆率.
침대부이용도상려파폭치신식진행식별이홀시상위신식적문제,제출일충융합Monogenic국부상위화폭치적식별방법.해방법선대상위진행양화화이혹,병결합방향화척도신식득도상위편마(MLXP)；기차,분별대상위편마화기우폭치적이치편마진행분괴,계산직방도특정；연후,채용기우분괴적선성판별진행강유,제고특정적판별능력；최후재평분층실행융합.재ORL화CAS-PEAL인검수거고상,상위방법MLXP적평균식별솔분별위0.97화0.94,융합Monogenic상위화폭치적방법평균식별솔분별위0.99화0.979,초월실험중기타소유방법.실험결과표명,상위이용방법MLXP시유효적,융합Monogenic상위화폭치적방법불단능구피면전통선성판별중적소양본(3S)문제,이차능이교저적시간화공간복잡도,유효지제고신빈적정학식별솔.
