多层AR-LBP与WLD特征融合的SA-CRC人脸识别

• 作者: 叶学义 叶枫 罗宵晗 陈泽
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 非对称局部二值模式(AR-LBP) 韦伯局部描述子(WLD) 协同表示分类(CRC) 稀疏增强的协同表示分类(SA-CRC) 特征提取
• 年，卷（期）: 2019,（14）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 134-141
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5639字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1804-0118

摘要

针对非对称局部二值模式(AR-LBP)提取的人脸特征有限,以及协同表示分类(CRC)人脸存在的类间干扰,提出以多层AR-LBP特征及联合韦伯局部描述子(WLD)特征进行补充,并以增加CRC中稀疏性来降低类间干扰.提取人脸图像的多层AR-LBP特征并级联,与从原图像提取的WLD特征级联得到多层AR-LBP与WLD融合特征,采用稀疏增强的协同表示分类(SA-CRC)完成人脸分类.在ORL、Yale和GT公开人脸库上,提出的多层AR-LBP与WLD特征融合算法与AR-LBP特征提取算法、WLD特征提取算法以及多层LBP与HOG特征融合算法相比,识别正确率提高了0.7%~42.6% ;当利用SA-CRC取代CRC后,识别正确率进一步得到提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶学义	杭州电子科技大学模式识别与信息安全实验室	40	202	8.0	11.0
2	叶枫	杭州电子科技大学模式识别与信息安全实验室	3	9	1.0	3.0
3	罗宵晗	杭州电子科技大学模式识别与信息安全实验室	4	6	2.0	2.0
4	陈泽	杭州电子科技大学模式识别与信息安全实验室	2	0	0.0	0.0