基于加权核Gabor特征的张量稀疏人脸识别算法

• 作者: 何光辉 梁秋霞 楚建浦 陈如丽
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: Gabor特征 协方差矩阵 张量 Logdet散度 稀疏表示
• 年，卷（期）: 2016,（z2）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与数字媒体
• 页码范围: 185-188
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4136字
• 语种: 中文

摘要

为克服主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等经典人脸识别方法在处理人脸数据时采用的向量化破坏数据间的内在结构这一不足,将张量思想运用到稀疏表示理论中,提出一种基于加权核Gabor特征的张量稀疏人脸识别算法.算法选取Gabor特征作为人脸识别的研究数据,同时用高斯核方法将数据映射到高维空间,这一应用保持了图像信号在局部时间和局部频带上的频谱信息,减小了破坏数据结构所造成的误差;而张量散度思想的运用保持了数据间的区域几何结构.在ORL、YALE和AR人脸数据库上的仿真实验表明了该方法的识别效果,且在光线变化、姿态变化以及训练样本数不足情况下具有较好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何光辉	重庆大学数学与统计学院	29	114	6.0	9.0
2	楚建浦	重庆大学数学与统计学院	3	8	2.0	2.0
3	陈如丽	重庆大学数学与统计学院	2	6	2.0	2.0
4	梁秋霞	重庆大学数学与统计学院	2	6	2.0	2.0