原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对化妆对人脸识别准确率的负面影响,提出了基于补丁集成学习的改进鲁棒人脸识别算法.将每张人脸图像嵌入补丁中,并用一组特征描述符描述每个补丁,即本地梯度Gabor模式(LGP)、Gabor空间定序定比测量直方图(HGSFRM)和密集采样局部多值模式(DSLMP).使用改进的随机子空间线性判别分析(SRS-LDA)方法采样补丁,并在化妆之前与化妆之后图像之间建立多个公共子空间进行集成学习.利用协作和稀疏表示分类器比较这个子空间中的特征向量,同时通过求和规则联合得到分数.实验将提出的算法在多种化妆数据集上进行评估分析,结果表明提出的算法相比于其他专为妆后人脸识别设计的算法有更高的识别精度.
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文献信息
篇名 改进随机子空间LDA结合多补丁集成学习的鲁棒人脸识别算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 人脸识别 鲁棒评估 描述符算法 补丁集成 改进随机子空间
年,卷(期) 2019,(8) 所属期刊栏目 图形图像技术
研究方向 页码范围 2556-2560
页数 5页 分类号 TP391.41|TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.03.0190
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张友俊 上海海事大学信息工程学院 36 40 3.0 4.0
2 冯代高 上海海事大学信息工程学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
人脸识别
鲁棒评估
描述符算法
补丁集成
改进随机子空间
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
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