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摘要:
目前的人脸识别算法常常忽视训练过程中噪声的影响,特别是在训练数据和待测数据都受到噪声污染的情况下,识别性能会明显下降.针对含有光照变化、伪装、遮挡及表情变化等较大噪声的人脸识别问题,提出了一种基于低秩子空间投影和Gabor特征的稀疏表示人脸识别算法.该算法首先通过低秩矩阵恢复算法得到训练样本的潜在低秩结构和稀疏误差结构;然后利用主成分分析法找到低秩结构的Gabor特征所在低秩子空间的变换矩阵;再通过变换矩阵将所有样本的Gabor特征向量投影到低秩子空间上,在该低秩子空间上使用稀疏表示分类算法进行最终的分类识别.在Extend Yale B和AR数据库上的实验表明,新算法具有较高的识别率和较强的抗干扰能力.
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文献信息
篇名 基于低秩子空间投影和Gabor特征的稀疏表示人脸识别算法
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 人脸识别 稀疏表示 低秩矩阵恢复 Gabor特征提取 低秩子空间投影
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目 图形与图像
研究方向 页码范围 131-137
页数 7页 分类号 TP391.4
字数 6434字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2017.01.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴锡生 江南大学物联网工程学院 81 560 14.0 18.0
2 杨方方 江南大学物联网工程学院 3 18 1.0 3.0
3 顾标准 浙江大学计算机科学与技术学院 1 17 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
人脸识别
稀疏表示
低秩矩阵恢复
Gabor特征提取
低秩子空间投影
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
相关基金
国家科技支撑计划
英文译名:
官方网址:http://kjzc.jhgl.org/
项目类型:重大项目
学科类型:能源
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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