基于协作表示和正则化最小二乘法的多姿态人脸识别方法

• 作者: 刘珂 谌湘倩 马飞
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 多姿态人脸识别 3D模型 协作表示 正则化最小二乘法
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 信号与图像处理
• 页码范围: 49-53
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73-34|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2017.05.013

摘要

针对现有人脸识别方法不能很好地处理姿态变化的问题,提出一种基于协作表示和正则化最小二乘法的多姿态人脸识别方法.利用通用弹性模型(GEM)将图库中的人脸图像构建成为一个3D模型,在3D人脸姿态的三个方向(偏航、俯仰和翻滚)上提取特征,构建一个三维协作字典矩阵(CDM),利用正则化最小二乘法(RLS)和协作表示(CR)分类法对人脸进行识别分类.在AR和视频人脸数据库上进行实验,结果表明,该方法能够有效地解决具有姿态变化的人脸识别,同时对表情和光照变化也具有鲁棒性,且实时性高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马飞	武汉大学计算机学院	19	52	5.0	5.0
2	刘珂	黄淮学院网络信息管理中心	18	42	4.0	5.0
3	谌湘倩	河南工学院计算机科学与技术系	3	25	3.0	3.0