基于多尺度训练库与多特征融合的人脸识别

• 作者: 何小海 王正勇 王瑶 雷翔
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 多尺度训练库 加权特征融合 RPCA 人脸识别
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 视频应用与工程
• 页码范围: 121-126
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5121字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16280/j.videoe.2015.01.031

摘要

针对光照差异、表情变化、遮挡等因素造成人脸识别率低的问题,提出一种基于多尺度训练库和加权特征的鲁棒性人脸识别算法.首先根据不同大小的图片具有不同信息量的特点定义并建立多尺度训练库,然后采用RPCA方法对人脸图像进行分解,之后进行HMLBP特征和Eigenface特征提取,最后引入一个权重因子将两种特征进行加权融合,并采用基于稀疏表达的方法对人脸图像进行识别.实验结果表明,相比其他人脸识别算法,本文提出的算法对标准人脸库保持较高识别率,最高可达99％,同时对遮挡人脸库也具有较好的识别效果,鲁棒性较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何小海	四川大学电子信息学院图像信息研究所	395	2334	21.0	30.0
2	王正勇	四川大学电子信息学院图像信息研究所	126	539	12.0	17.0
3	王瑶	四川大学电子信息学院图像信息研究所	25	52	5.0	6.0
4	雷翔	四川大学电子信息学院图像信息研究所	5	13	2.0	3.0