基于L1范式的分块2DPCA人脸识别方法

• 作者: 郑豪
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 特征提取 分块 信息熵
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 理论与试验研究
• 页码范围: 666-670
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3620字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2011.06.009

摘要

在人脸识别中,增强人脸图像的重构效果和识别方法的鲁棒性一直是其中的技术难点.为了提高识别性能,先对图像矩阵进行分块,同时用一种新的图像信息熵自适应加权模式对人脸不同分块区域赋予不同的权值,然后直接应用L1范式代替L2范式进行图像特征抽取,最后用最近邻分类器进行分类.实验结果表明,新方法在识别性能上优于基于L1范式的2DPCA方法(2DPCA-L1),比2DPCA-L1更具有鲁棒性,显著地提高了有遮挡图像的重构效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑豪	南京理工大学计算机科学与技术学院	18	70	6.0	7.0