计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2013年
5期
154-159
,共6页
人脸识别%因子分析%因子分离%稀疏表示
人臉識彆%因子分析%因子分離%稀疏錶示
인검식별%인자분석%인자분리%희소표시
在非可控环境下,人脸识别面临的最大难题之一是姿态变化与遮挡问题.基于稀疏表示的人脸识别方法将测试人脸表示成训练人脸的稀疏线性组合,根据其组合系数的稀疏性进行人脸识别.该方法对人脸的噪声和遮挡变化具有很好的鲁棒性,但对人脸的姿态变化表现力极差,这是因为当人脸具有姿态变化时,同一个人不同姿态情况下很难对应起来,这违背线性组合的前提条件.为了克服稀疏表示方法对人脸姿态变化表现力极差问题,对人脸进行因子分析,分离出人脸姿态因子,得到合成的正面人脸；利用稀疏表示进行人脸分类识别.实验结果表明,该方法对人脸的遮挡和姿态变化具有很好的鲁棒性.
在非可控環境下,人臉識彆麵臨的最大難題之一是姿態變化與遮擋問題.基于稀疏錶示的人臉識彆方法將測試人臉錶示成訓練人臉的稀疏線性組閤,根據其組閤繫數的稀疏性進行人臉識彆.該方法對人臉的譟聲和遮擋變化具有很好的魯棒性,但對人臉的姿態變化錶現力極差,這是因為噹人臉具有姿態變化時,同一箇人不同姿態情況下很難對應起來,這違揹線性組閤的前提條件.為瞭剋服稀疏錶示方法對人臉姿態變化錶現力極差問題,對人臉進行因子分析,分離齣人臉姿態因子,得到閤成的正麵人臉；利用稀疏錶示進行人臉分類識彆.實驗結果錶明,該方法對人臉的遮擋和姿態變化具有很好的魯棒性.
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