激光杂志
激光雜誌
격광잡지
LASER JOURNAL
2015年
4期
126-130
,共5页
光照条件%离散余弦变换%特征提取%浓度学习%主成分分析
光照條件%離散餘絃變換%特徵提取%濃度學習%主成分分析
광조조건%리산여현변환%특정제취%농도학습%주성분분석
illumination condition%discrete cosine transform%features extraction%principal component analysis%deep learning
在光照变化条件下,人脸识别的正确率急剧下降,为了解决该难题,提出了一种离散余弦变换和主成分分析相融合的光照变化条件人脸识别方法.首先对人脸图像进行分块,并采用离散余弦变换对每一个子块提取DCT系数,然后采用主成分分析提取人脸特征,并采用深度学习算法建立人脸识别的分类器,最后采用ORL和Yale B人脸库进行仿真实验,测试其有效性和优越性.实验结果表明,相比其它光照人脸识别方法,本文方法提高了光照人脸图像的识别率,消除了光照变化的不利影响,具有较强的鲁棒性.
在光照變化條件下,人臉識彆的正確率急劇下降,為瞭解決該難題,提齣瞭一種離散餘絃變換和主成分分析相融閤的光照變化條件人臉識彆方法.首先對人臉圖像進行分塊,併採用離散餘絃變換對每一箇子塊提取DCT繫數,然後採用主成分分析提取人臉特徵,併採用深度學習算法建立人臉識彆的分類器,最後採用ORL和Yale B人臉庫進行倣真實驗,測試其有效性和優越性.實驗結果錶明,相比其它光照人臉識彆方法,本文方法提高瞭光照人臉圖像的識彆率,消除瞭光照變化的不利影響,具有較彊的魯棒性.
재광조변화조건하,인검식별적정학솔급극하강,위료해결해난제,제출료일충리산여현변환화주성분분석상융합적광조변화조건인검식별방법.수선대인검도상진행분괴,병채용리산여현변환대매일개자괴제취DCT계수,연후채용주성분분석제취인검특정,병채용심도학습산법건립인검식별적분류기,최후채용ORL화Yale B인검고진행방진실험,측시기유효성화우월성.실험결과표명,상비기타광조인검식별방법,본문방법제고료광조인검도상적식별솔,소제료광조변화적불리영향,구유교강적로봉성.
