基于旋转主方向梯度直方图特征的 判别稀疏图映射算法

• 作者: 沈越泓 童莹 魏以民
• 来源期刊: 物理学报
• 关键词: 非约束人脸识别 流形学习 稀疏保持投影 方向梯度直方图
• 年，卷（期）: 2019,（19）
• 所属期刊栏目: 电磁学、光学、声学、传热学、经典力学和流体动力学
• 页码范围: 95-110
• 页数: 16页
• 字数: 11709字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7498/aps.68.20190224

摘要

非约束环境下采集的人脸图像复杂多变,将其直接作为字典原子用于稀疏表示分类(sparse representation based classification,SRC),识别效果不理想.针对该问题,本文提出一种基于旋转主方向梯度直方图特征的判别稀疏图映射(discriminative sparse graph embedding based on histogram of rotated principal orientation gradients,DSGE-HRPOG)算法,用于构建类内紧凑、类间分离的低维判别特征字典,提高稀疏表示分类准确性.首先,采用旋转主方向梯度直方图(histogram of rotated principal orientation gradients,HRPOG)特征算子提取非约束人脸图像的多尺度多方向梯度特征,有效去除外界干扰和像素间冗余信息,构建稳定 、 鉴别的HRPOG特征字典;其次,引入判别稀疏图映射(discriminative sparse graph embedding,DSGE)算法,以类内重构散度最小、类间重构散度最大为目标计算特征字典的最佳低维投影矩阵,进一步增强低维特征字典的判别性、紧致性;最后,提出投影矩阵和稀疏重构关系交替迭代优化算法,将维数约简过程伴随在稀疏图构建过程中,使分类效果更理想.在AR,Extended Yale B,LFW和PubFig这4个数据库上进行大量实验,验证了本文算法在实验环境数据库和真实环境数据库上的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	童莹	中国人民解放军陆军工程大学通信工程学院	28	108	6.0	8.0
3	沈越泓	中国人民解放军陆军工程大学通信工程学院	5	4	2.0	2.0
6	魏以民	中国人民解放军陆军工程大学通信工程学院	4	0	0.0	0.0