Gist特征和概率协从表示的人脸识别算法

• 作者: 刘斌 徐岩 米强
• 来源期刊: 光电子·激光
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 协从表示 Gist特征 字典学习
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 模式识别
• 页码范围: 1365-1371
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.16136/j.joel.2017.12.0155

摘要

为了进一步提高基于协从表示的人脸识别系统的性能,在概率协从表示(ProCRC)算法和字典学习的基础上提出了一种基于Gist特征和ProCRC的GL-PCRC人脸识别算法.首先提取每副人脸图像的Gist特征,再把人脸图像的Gist特征采用线性判别算法(LDA)方法投影到最优判别子空间,使得到的LDA特征拥有最小的类内离散度以及最大的类间离散度;然后利用LC-KSVD方法对LDA特征进行迭代训练从而得到新的学习字典;继而通过ProCRC算法快速得到稀疏系数;最后通过计算测试样本属于各个类别的概率进行分类.分别在ORL和扩展的YaleB人脸库上进行实验检测的结果表明,与传统的协从表示方法相比,本文给出的方案可以使人脸识别系统的性能得到显著的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐岩		33	68	5.0	7.0
2	刘斌		11	106	6.0	10.0
3	米强		7	48	4.0	6.0