【摘要】：針對方向邊緣幅值模式(patterns of oriented edge magnitudes,POEM)提取的人臉特征維數(shù)過高和計算復雜度較大的問題,提出了結(jié)合方向邊緣幅值模式和有監(jiān)督的局部保持投影(patterns of oriented edge magnitudes_supervised locality preserving projections,POEM_SLPP)的人臉識別算法。首先,采用POEM算子進行特征提取;其次,將高維特征數(shù)據(jù)投影到SLPP算法求出的低維樣本空間進行降維;最后,采用最近鄰法對測試樣本進行分類。在CAS-PEAL-R1人臉庫上的實驗結(jié)果表明,在表情、背景、飾物、時間、距離測試集上,該算法的平均識別率較POEM+LPP算法提高了22%,較POEM+PCA提高了2%。
[Abstract]:The dimension of face feature extracted by directional edge amplitude mode (patterns of oriented edge magnitudes,POEM) is too high and the computational complexity is large. A face recognition algorithm based on directional edge amplitude pattern and supervised local preserving projection (patterns of oriented edge magnitudes_supervised locality preserving projections,POEM_SLPP) is proposed. Firstly, POEM operator is used for feature extraction; secondly, the high-dimensional feature data is projected into the low-dimensional sample space of SLPP algorithm for dimensionality reduction; finally, the nearest neighbor method is used to classify the test samples. The experimental results on CAS-PEAL-R1 face database show that the average recognition rate of the algorithm is 22% higher than that of POEM LPP algorithm and 2% higher than that of POEM PCA in expression, background, ornaments, time and distance test sets.
【作者單位】： 上海電力學院自動化工程學院;
【基金】：上海市電站自動化技術(shù)重點實驗室資助項目(13DZ2273800)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2257303