计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2014年
9期
2856-2858,2863
,共4页
唐雨佳%周李威%陈耿%朱玉全
唐雨佳%週李威%陳耿%硃玉全
당우가%주리위%진경%주옥전
单样本%人脸识别%特征脸%子模式主成分分析%信息熵
單樣本%人臉識彆%特徵臉%子模式主成分分析%信息熵
단양본%인검식별%특정검%자모식주성분분석%신식적
single sample%face recognition%eigenface%sub-pattern principle component analysis%information entropy
子模式主成分分析(SpPCA)算法忽略了人脸不同分块应该具有不同的重要性.为了解决此问题,提出一种自适应加权SpPCA单样本人脸识别算法,对人脸图像的不同分块自适应地计算其权重.算法对人脸进行分块,按照SpPCA算法将各个分块投影到特征脸的基坐标上,并以每个模块LBP编码的纹理图像信息熵来表征该模块的权值;将模块的权重赋予该模块的特征脸投影,并得到最终分类结果.实验在Yale B和扩展Yale B人脸数据集上进行测试.实验表明,该算法得到了较好的识别结果,有效地弥补了SpPCA算法的不足.
子模式主成分分析(SpPCA)算法忽略瞭人臉不同分塊應該具有不同的重要性.為瞭解決此問題,提齣一種自適應加權SpPCA單樣本人臉識彆算法,對人臉圖像的不同分塊自適應地計算其權重.算法對人臉進行分塊,按照SpPCA算法將各箇分塊投影到特徵臉的基坐標上,併以每箇模塊LBP編碼的紋理圖像信息熵來錶徵該模塊的權值;將模塊的權重賦予該模塊的特徵臉投影,併得到最終分類結果.實驗在Yale B和擴展Yale B人臉數據集上進行測試.實驗錶明,該算法得到瞭較好的識彆結果,有效地瀰補瞭SpPCA算法的不足.
자모식주성분분석(SpPCA)산법홀략료인검불동분괴응해구유불동적중요성.위료해결차문제,제출일충자괄응가권SpPCA단양본인검식별산법,대인검도상적불동분괴자괄응지계산기권중.산법대인검진행분괴,안조SpPCA산법장각개분괴투영도특정검적기좌표상,병이매개모괴LBP편마적문리도상신식적래표정해모괴적권치;장모괴적권중부여해모괴적특정검투영,병득도최종분류결과.실험재Yale B화확전Yale B인검수거집상진행측시.실험표명,해산법득도료교호적식별결과,유효지미보료SpPCA산법적불족.
