發(fā)布時間：2017-09-17 06:31

  本文關鍵詞：基于稀疏PCA的多階次分數(shù)階傅里葉變換域特征人臉識別

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【摘要】：鑒于人臉識別面臨光照、表情和遮擋等因素的影響,提出了一種在分數(shù)階傅里葉變換域稀疏表示的人臉識別�；诜謹�(shù)階傅里葉變換對光照、表情的魯棒性,已在圖像處理領域得到應用。FRFT幅度隨階次的變換呈現(xiàn)壓縮性,而SPCA提取其主要信息,且分為主要信息域和次要信息域,融合兩者的互補信息組成混合幅度特征,然后融合混合幅度特征、實部特征和虛部特征,最后融合不同階次下FRFT域特征。此外提出基于貪婪算法的分數(shù)階階次選擇算法和基于Fisherfaces的權重方法。ORL和AR人臉數(shù)據(jù)庫上識別率分別達到了96.5%和97.6%,充分證明了該算法對人臉識別的有效性。
【作者單位】： 鄭州大學信息工程學院;
【關鍵詞】： 人臉識別 分數(shù)階傅里葉變換(FRFT) 稀疏主成分分析法(SPCA) 貪婪算法 特征融合
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61210005;61331021)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言隨著人臉識別極大的需求量和廣泛的應用,人臉識別已經(jīng)成為計算機視覺的熱點[1~3]。簡單而言,人臉識別就是將感興趣的個體從含有光照、遮擋、表情、噪聲等影響的族群中進行檢測識別。真實環(huán)境應用(人際交互、安全接入和視頻監(jiān)控等)對人臉識別系統(tǒng)提出準確性、快速性、魯棒

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本文編號：867805