电子技术应用
電子技術應用
전자기술응용
Application of Electronic Technique
2015年
9期
157-160
,共4页
人脸识别%低秩恢复%误差图像%稀疏度%平滑度
人臉識彆%低秩恢複%誤差圖像%稀疏度%平滑度
인검식별%저질회복%오차도상%희소도%평활도
face recognition%low-rank recovery%error image%sparsity%smoothness
针对人脸识别中存在遮挡、光照、表情变化等问题,提出了一种基于改进的鲁棒主成分分析的人脸识别算法,它利用人脸的稀疏误差成分准确判断出人脸图像之间的差异.该算法首先对人脸进行低秩恢复,得到表示人脸普通特征的低秩分量和描述人脸差分信息的稀疏误差分量,然后定义稀疏度和平滑度两种描述符来表示稀疏误差分量的特征,最后联合上述两种描述符对人脸图像进行分类判别.实验结果表明,在光照条件和遮挡区域随机的情况下,提出的采用误差图像进行分类判别的算法在处理遮挡、光照、表情变化等人脸识别问题上均具有优越的识别性能.
針對人臉識彆中存在遮擋、光照、錶情變化等問題,提齣瞭一種基于改進的魯棒主成分分析的人臉識彆算法,它利用人臉的稀疏誤差成分準確判斷齣人臉圖像之間的差異.該算法首先對人臉進行低秩恢複,得到錶示人臉普通特徵的低秩分量和描述人臉差分信息的稀疏誤差分量,然後定義稀疏度和平滑度兩種描述符來錶示稀疏誤差分量的特徵,最後聯閤上述兩種描述符對人臉圖像進行分類判彆.實驗結果錶明,在光照條件和遮擋區域隨機的情況下,提齣的採用誤差圖像進行分類判彆的算法在處理遮擋、光照、錶情變化等人臉識彆問題上均具有優越的識彆性能.
침대인검식별중존재차당、광조、표정변화등문제,제출료일충기우개진적로봉주성분분석적인검식별산법,타이용인검적희소오차성분준학판단출인검도상지간적차이.해산법수선대인검진행저질회복,득도표시인검보통특정적저질분량화묘술인검차분신식적희소오차분량,연후정의희소도화평활도량충묘술부래표시희소오차분량적특정,최후연합상술량충묘술부대인검도상진행분류판별.실험결과표명,재광조조건화차당구역수궤적정황하,제출적채용오차도상진행분류판별적산법재처리차당、광조、표정변화등인검식별문제상균구유우월적식별성능.
