基于稀疏编码的提取人脸整体特征算法

• 作者: 卓晴 孙俊 王文渊
• 来源期刊: 清华大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏编码 特征提取 主成分分析 模糊C均值
• 年，卷（期）: 2002,（3）
• 所属期刊栏目: 自动化
• 页码范围: 411-413
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2735字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-0054.2002.03.034

摘要

为了提高特征的分类效果,提出了一种新的基于稀疏编码的人脸特征提取方法.稀疏编码是去除图像冗余的一种有效方法,适于描述具有non-Gaussian分布的图像集合.和基于主成分分析(PCA)的传统方法相比,利用稀疏编码提取的特征具有更好的分类特性.根据稀疏编码的聚类特性,利用模糊C均值聚类对稀疏编码基函数进行初始化以进一步提高特征的可分性.人脸识别的试验结果表明,该方法明显优于传统的"特征脸"方法,是一种有效的图像整体特征提取方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卓晴	清华大学自动化系	24	333	11.0	18.0
2	王文渊	清华大学自动化系	19	484	11.0	19.0
3	孙俊	清华大学自动化系	17	49	3.0	6.0