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摘要:
针对传统人脸识别算法在单训练样本下效果不佳,提出一种局部方向梯度幅值和相位差分相结合的方法(LDGMPD),首先提取图像的梯度幅值与相位,梯度幅值图像与8个Kirsch模板卷积得到每个子邻域的8个边缘梯度值;然后对相位进行局部差分.局部方向梯度幅值与相位差分仅使用边缘梯度值与相位局部差分值中最大值的方向编码成一个二位八进制数,产生LDGMPD值.再选取结构对比信息对各LDGMPD人脸分块进行加权处理,提取人脸的LDGMPD直方图特征,最后利用最近邻分类器分类识别.在AR和CAS-PEAL-R1共享库上进行实验表明LDGMPD在单样本人脸识别具有较好的效果.
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文献信息
篇名 局部方向梯度幅值与相位差分的人脸识别算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 人脸识别 单样本 相位差分 边缘梯度 最近邻分类器
年,卷(期) 2017,(11) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 217-222
页数 6页 分类号 TP391.4
字数 4655字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1512-0252
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 杨恢先 湘潭大学物理与光电工程学院 89 692 12.0 22.0
2 谭正华 湘潭大学信息工程学院 27 124 7.0 9.0
3 唐金鑫 湘潭大学物理与光电工程学院 3 11 2.0 3.0
4 姜德财 湘潭大学信息工程学院 2 9 2.0 2.0
5 颜微 湘潭大学信息工程学院 3 22 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
人脸识别
单样本
相位差分
边缘梯度
最近邻分类器
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
相关基金
湖南省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Hunan Province
官方网址:http://jj.hnst.gov.cn/
项目类型:一般面上项目
学科类型:
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