基于加权分块稀疏表示的光照鲁棒性人脸识别

• 作者: 朱明 范守科
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 人脸识别 光照归一化 稀疏表示 加权分块
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1563-1567,1571
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.05.071

摘要

针对光照变化对人脸识别的效果带来严重影响，提出一种对人脸识别的光照变化具有鲁棒性的方法，即基于加权分块稀疏表示的人脸识别方法。该方法首先对人脸图像进行离散余弦变换（DCT），通过去除 DCT 系数的低频部分来移除光照变化分量。通过反离散余弦变换得到光照归一化后的人脸图像，将人脸图像分块，独立地对每个子块作基于稀疏表示的分类，并对每个子块的分类结果进行加权投票得出测试人脸图像的类别。在 Yale B、extended-Yale B、CMU-PIE 和 FERET 人脸库上进行实验，实验结果表明该方法适用于光照鲁棒的人脸识别。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱明	中国科学技术大学自动化系	228	2519	25.0	40.0
2	范守科	中国科学技术大学自动化系	1	13	1.0	1.0