基于稀疏 PCA的多阶次分数阶傅里叶变换域特征人脸识别

• 作者: 王亚星 郭新 陈恩庆 齐林
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 人脸识别 分数阶傅里叶变换(FRFT) 稀疏主成分分析法(SPCA) 贪婪算法 特征融合
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1253-1257
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.04.065

摘要

鉴于人脸识别面临光照、表情和遮挡等因素的影响，提出了一种在分数阶傅里叶变换域稀疏表示的人脸识别。基于分数阶傅里叶变换对光照、表情的鲁棒性，已在图像处理领域得到应用。FRFT幅度随阶次的变换呈现压缩性，而SPCA提取其主要信息，且分为主要信息域和次要信息域，融合两者的互补信息组成混合幅度特征，然后融合混合幅度特征、实部特征和虚部特征，最后融合不同阶次下FRFT域特征。此外提出基于贪婪算法的分数阶阶次选择算法和基于Fisherfaces的权重方法。ORL和AR人脸数据库上识别率分别达到了96．5％和97.6％，充分证明了该算法对人脸识别的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	齐林	郑州大学信息工程学院	78	806	12.0	26.0
2	陈恩庆	郑州大学信息工程学院	41	230	9.0	12.0
3	郭新	郑州大学信息工程学院	3	18	2.0	3.0
4	王亚星	郑州大学信息工程学院	3	29	3.0	3.0