一种自适应加权SpPCA单样本人脸识别算法

• 作者: 周李威 唐雨佳 朱玉全 陈耿
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 单样本 人脸识别 特征脸 子模式主成分分析 信息熵
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 页码范围: 2856-2858,2863
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.09.071

摘要

子模式主成分分析(SpPCA)算法忽略了人脸不同分块应该具有不同的重要性.为了解决此问题,提出一种自适应加权SpPCA单样本人脸识别算法,对人脸图像的不同分块自适应地计算其权重.算法对人脸进行分块,按照SpPCA算法将各个分块投影到特征脸的基坐标上,并以每个模块LBP编码的纹理图像信息熵来表征该模块的权值;将模块的权重赋予该模块的特征脸投影,并得到最终分类结果.实验在Yale B和扩展Yale B人脸数据集上进行测试.实验表明,该算法得到了较好的识别结果,有效地弥补了SpPCA算法的不足.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱玉全	江苏大学计算机科学与通信工程学院	90	959	17.0	26.0
2	陈耿	南京审计学院信息科学学院	81	565	13.0	20.0
3	周李威	江苏大学计算机科学与通信工程学院	5	41	4.0	5.0
4	唐雨佳	江苏大学计算机科学与通信工程学院	1	9	1.0	1.0