基于HOG特征和DSPP降维的人脸识别算法

• 作者: 曹雪虹 田亚娜 童莹
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏保留投影 有监督 降维 梯度方向直方图 人脸识别
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 69-73,77
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 字数: 5595字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.01.015

摘要

稀疏保留投影(SPP)是一种以保持数据的稀疏表示结构为目的的降维方法,该方法仅考虑了数据的稀疏重构关系而没有充分利用样本的类别信息.为提高分类识别性能,提出一种有监督的判别稀疏保留投影方法(DSPP).首先在构建样本的稀疏重构关系时,通过样本系数和类内样本平均系数的差来重新表示类内紧凑度,同时考虑不同类样本的类别信息和相同类样本的类内紧凑度信息,优化得到具有较强鉴别能力的稀疏表示系数;再通过最小化重构误差准则来得到最优投影,从而提取有效的人脸信息;最后用稀疏表示分类方法进行人脸分类识别.HOG算子可以很好地表征人脸图像的局部特征同时有很好的鲁棒性,文中在HOG算子提取图像特征的基础上,用DSPP方法对图像特征降维后再进行人脸识别分类.实验结果表明,结合HOG特征和DSPP算法的人脸识别在Extended Yale B和LFW库上的平均识别率分别达到98.33％和77.93％,相比其他方法有较好的识别结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	童莹	南京工程学院通信工程学院	28	108	6.0	8.0
2	曹雪虹	南京工程学院通信工程学院	57	151	8.0	8.0
3	田亚娜	南京邮电大学通信与信息工程学院	1	7	1.0	1.0