基于Gabor小波能量子带分块的稀疏表示人脸识别

• 作者: 周建华 李志星 练秋生 陈书贞
• 来源期刊: 燕山大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 图像分块 Gabor小波 稀疏表示
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 68-74
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5400字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-791X.2013.01.012

摘要

基于稀疏表示分类的人脸识别通常提取特征脸、随机脸和费歇尔脸这些整体特征,忽略了局部特征在克服光照和表情变化方面的优越性.针对以上问题,本文提出了基于Gabor小波能量子带分块的稀疏表示人脸识别算法.首先将人脸图像进行不同尺度和方向下的Gabor小波变换,对得到的每个能量子带进行分块,然后将各子块能量信息融合组成子带的特征向量,再将各能量子带特征向量融合组成增强的Gabor特征向量,最后将该特征应用于稀疏表示人脸识别.实验结果表明,该算法对于光照和表情变化具较好的的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	练秋生	燕山大学信息科学与工程学院	110	1442	20.0	33.0
2	陈书贞	燕山大学信息科学与工程学院	43	533	10.0	22.0
3	李志星	燕山大学信息科学与工程学院	1	6	1.0	1.0
4	周建华	北京科技大学计算机与通信工程学院	1	6	1.0	1.0