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| 1 | 基于Gabor小波特征提取的PCA人脸识别方法显示文摘人脸识别是生物识别领域一项重要的内容,在身份验证和公共安全方面越来越被重视。人脸识别易受光照、表情、饰物等外界因素的影响,提高识别的鲁棒性和准确率成为该领域研究的热点。PCA是目前人脸识别技术中较为常用的方法,但是该方法鲁棒性差,识别率不能满足实际应用。使用Gabor小波提取特征的方法能够提高识别鲁棒性,但数据量成倍增加,不能满足识别实时性。该文研究了一种基于Gabor小波特征提取的PCA人脸识别方法。首先通过Gabor小波对人脸图像进行滤波,使用Gabor小波幅值特性与人脸图像卷积提取人脸特征,提高识别鲁棒性,然后通过主成分分析法(PCA)进行数据降维,降低计算复杂度,最后通过ORL人脸库进行仿真实验,实验结果表明该方法对于光照、姿态鲁棒性较高,识别率明显优于直接进行PCA的传统方法,平均识别率提高4.458%。 | 李彦璇 王蓉 | 2015 | 电脑知识与技术(过刊)2015，21，11X： | 6 |
| 2 | 字典学习优化判别性降维的鲁棒人脸识别显示文摘针对现有的人脸识别算法由于光照、表情、姿态、面部遮挡等变化而严重影响识别性能的问题,提出了基于字典学习优化判别性降维的鲁棒人脸识别算法。首先,利用经典的特征提取算法PCA初始化降维投影矩阵;然后,计算字典和系数,通过联合降维与字典学习使得投影矩阵和字典更好地相互拟合;最后,利用迭代算法输出字典和投影矩阵,并利用经l2-范数正则化的分类器完成人脸的识别。在扩展YaleB、AR及一个户外人脸数据库上的实验验证了本文算法的有效性及鲁棒性,实验结果表明,相比几种线性表示算法,本文算法在处理鲁棒人脸识别时取得了更高的识别率。 | 唐新宇 刘保利 | 2014 | 激光杂志2014，35，10： | 0 |
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