基于主动表观模型的稀疏聚类人脸识别算法

• 作者: 刘万军 刘大千 孙虎 费博雯 邵良杉
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 稀疏表示分类 主动表观模型 稀疏聚类 过完备字典
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与数字媒体
• 页码范围: 2051-2055
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.413
• 字数: 6317字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.07.2051

摘要

在复杂的非人脸成分干扰以及训练样本过大、训练样本之间相似度较高的条件下,原始稀疏表示分类(SRC)算法识别准确率较低.针对上述问题,提出一种基于主动表观模型的稀疏聚类(CS-AAM)人脸识别算法.首先,利用主动表观模型快速、准确地对人脸特征点进行定位,获取主要人脸信息;然后,对训练样本进行K-means聚类,将相似程度高的图像分为一类,计算聚类中心,将该中心作为原子构造过完备字典并进行稀疏分解;最后,计算稀疏系数和重构残差对人脸图像进行分类、识别.将该算法与最近邻(NN)、支持向量机(SVM)、稀疏表示分类(SRC)、协同表示分类(CRC)人脸识别算法在ORL和Extended Yale B人脸数据库上对不同样本数及不同维数的人脸图像分别进行识别率测试,在相同样本数或相同维数情况下CS-AAM算法识别率均高于其他算法.在ORL人脸库中选取样本数为210时,相同维数条件下CS-AAM算法识别率为95.2％;在Extended Yale B人脸库上选取样本数为600时,CS-AAM算法识别率为96.8％.实验结果表明,该算法能够有效地提高人脸图像的识别准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘万军	辽宁工程技术大学软件学院	181	1681	19.0	33.0
2	邵良杉	辽宁工程技术大学软件学院	189	1464	18.0	27.0
3	刘大千	辽宁工程技术大学软件学院	15	59	5.0	7.0
4	费博雯	辽宁工程技术大学软件学院	15	65	5.0	7.0
5	孙虎	辽宁工程技术大学软件学院	2	5	1.0	2.0