【摘要】：提出一種采用高光譜圖像的人臉識別算法.根據(jù)人臉膚色在可見光范圍內(nèi)的光譜特征進(jìn)行波段選擇并依據(jù)人臉結(jié)構(gòu)特征,對選定波段的灰度圖像進(jìn)行Gabor特征提取.最后分別進(jìn)行特征層上的融合識別和決策層上的融合識別.特征層融合的權(quán)重系數(shù)由反射率和正確識別率共同決定,決策層融合算法采用"最高票當(dāng)選制"原則.利用香港理工大學(xué)的高光譜人臉數(shù)據(jù)庫對進(jìn)行驗證.結(jié)果證明,本文算法在識別速度和正確識別率方面都得到了顯著改善,在3幅訓(xùn)練樣本情況下,正確識別率達(dá)到96.5%.相對于全波段參與識別,識別速度提高了約3倍.
[Abstract]:A face recognition algorithm based on hyperspectral images is proposed. According to the spectral features of face skin color in the visible light range, the band selection and the Gabor feature extraction of the gray image of the selected band are carried out according to the face structure features. Finally, the fusion recognition on the feature layer and the fusion recognition on the decision layer are carried out respectively. The weight coefficient of feature layer fusion is determined by reflectivity and correct recognition rate, and the decision layer fusion algorithm adopts the principle of "maximum vote selection". The hyperspectral face database of Hong Kong Polytechnic University is used to verify. The results show that the algorithm has been significantly improved in terms of recognition speed and correct recognition rate, and the correct recognition rate is 96.5% in the case of three training samples. Compared with the full-band participation recognition, the recognition speed is improved by about three times.
【作者單位】： 山東師范大學(xué)大學(xué)物理與電子科學(xué)學(xué)院;
【基金】：山東省高等學(xué)�？萍加媱澷Y助項目(J14LN06) 山東省重點研發(fā)計劃資助項目(2016GGX101016) 國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金資助項目(61501283) 山東省科技發(fā)展計劃資助項目(2014GSF116004) 山東師范大學(xué)培育基金資助項目
【分類號】：TP391.41

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