融合整体与局部特征的低秩松弛协作表示

被引：5

作者：

张盼

练秋生

机构：

[1] 燕山大学信息科学与工程学院

来源：

计算机研究与发展 | 2014年 / 12期

关键词：

人脸识别; 低秩分解; 松弛协作表示; 整体特征; 局部特征;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

目前的人脸识别算法经常忽视训练过程中噪声的影响,训练数据受到污染时识别性能会明显下降.针对该问题,提出了融合整体与局部特征的低秩松弛协作表示的人脸识别算法.通过低秩分解抑制训练样本的稀疏噪声,得到更加有效的人脸信息.利用松弛协作表示得到判别性更强的编码系数,增强人脸识别系统的判别性.为进一步提高识别率,提取局部特征的同时引入整体特征,运用整体特征和局部特征共同表示人脸图像.实验结果表明,尽管训练过程、测试过程都受到噪声污染,提出的算法对有光照、遮挡及表情变化的正面人脸图像的识别具有很好的鲁棒性,比现有的识别算法拥有更高的识别率.

引用

页码：2663 / 2670

页数：8