基于多核学习的多阶次分数阶傅里叶变换域人脸识别

• 作者: 帖云 酒明远 陈恩庆 齐林
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 分数阶傅里叶变换 多核学习 人脸识别 特征融合
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 科研论文
• 页码范围: 130-138
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6963字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12086/oee.2018.170744

摘要

分数阶傅里叶变换是信号处理与分析的一个重要工具,通过将图像信号投影到不同角度的时频平面可以表征图像的内容信息,其在人脸识别任务中显示出很好的性能.但是分数阶傅里叶变换存在阶次选择的问题,即在没有先验知识的情况下,无法预先知道哪一个阶次的分数阶傅里叶变换域特征具有最好的判别性能.受机器学习中的多核学习理论启发,本文探讨了分数阶傅里叶变换中阶次选择问题和多核学习理论的联系,通过将不同阶次的分数阶傅里叶变化域特征的线性核矩阵作为多核学习网络的输入,结合支持向量机,交替优化更新多核网络中的系数和支持向量机的参数,自动学习多阶次分数阶傅里叶变换域特征的系数,实现多阶次分数阶傅里叶变换域特征的融合.将所提算法应用到人脸识别任务中,在ORL人脸数据集和扩展YaleB人脸数据集上的实验显示所提算法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	齐林	郑州大学信息工程学院	78	806	12.0	26.0
2	陈恩庆	郑州大学信息工程学院	41	230	9.0	12.0
3	帖云	郑州大学信息工程学院	10	11	2.0	3.0
4	酒明远	郑州大学信息工程学院	2	2	1.0	1.0