采用改进的基于余量的算法实现人脸识别中最佳Gabor特征的选择

• 作者: 左坤隆 徐可欣 曹霄辉 李粉兰
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 工学
• 关键词: Gabor 从脸识别 基于余量的迭代搜索法(Simba) 基于余量的共轭梯度法(Cgmba)
• 年，卷（期）: 2006,（9）
• 所属期刊栏目: 模式识别
• 页码范围: 85-90
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-501X.2006.09.019

摘要

基于2D Gabor变换的人脸特征描述已经受到了很多人的关注.然而现有的Gabor特征维数较高,而且具有冗余性,因此选择最佳的Gabor特征用于人脸识别显得尤为的重要.利用最大余量原理的特征选择算法在目前的机器学习研究中已经占据了重要的地位.本文在基于余量的迭代搜索法(Simba)的基础上,引入了一种新的选择算法:基于余量的共轭梯度法(Cgmba),它只需较少次迭代就可以找到最佳解.我们在IMM人脸库上进行了实验,实验结果表明:尽管只使用了一半不到的特征,但Cgmba和Simba的识别率却分别提高了3.75和1.25个百分点,同时也证实了我们提出的Cgmba明显优于Simba.最后我们对Cgmba选择的Gabor特征的分布情况进行了分析,可以看出较大尺度的特征相对于较小尺度的特征对于分辩人脸的细微差别具有同等的重要性,而且在垂直,135°方向的特征具有更强的分辩能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐可欣	天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室	194	2590	26.0	39.0
2	李粉兰	天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室	5	42	3.0	5.0
3	左坤隆	天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室	7	192	5.0	7.0
4	曹霄辉	北京航空航天大学能源与动力工程系	2	2	1.0	1.0