Gabor特征结合Metaface学习的扩展稀疏表示人脸识别

• 作者: 张启祥 方琪 王俊 詹曙
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 稀疏表示 字典学习 Gabor特征 闭塞字典
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: ?模式识别?
• 页码范围: 46-52
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5208字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-501X.2014.12.009

摘要

为了克服人脸识别中存在的遮挡等闭塞问题，本文提出了Gabor特征结合Metaface学习的扩展稀疏表示人脸识别算法(GMFL)。考虑到Gabor局部特征对光照、表情和姿态等变化的鲁棒性，该算法首先提取图像的Gabor特征集；然后对Gabor特征集进行Metaface字典学习得到具有更强稀疏表示能力的新字典，同时引入Gabor闭塞字典来编码表示图像中的闭塞部分，并与新字典联合构造一组过完备字典基；最后利用过完备字典基求解稀疏系数重构样本，根据样本与重构样本之间的残差最小原则对人脸图像进行分类识别。在AR人脸库和FERET数据库上的实验结果验证了本文算法的可行性和有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	詹曙	合肥工业大学计算机与信息学院	61	544	13.0	19.0
5	王俊	合肥工业大学计算机与信息学院	20	71	4.0	8.0
9	方琪	合肥工业大学计算机与信息学院	6	80	5.0	6.0