發(fā)布時間：2019-01-02 14:16

【摘要】：目前的人臉識別算法常常忽視訓(xùn)練過程中噪聲的影響,特別是在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和待測數(shù)據(jù)都受到噪聲污染的情況下,識別性能會明顯下降。針對含有光照變化、偽裝、遮擋及表情變化等較大噪聲的人臉識別問題,提出了一種基于低秩子空間投影和Gabor特征的稀疏表示人臉識別算法。該算法首先通過低秩矩陣恢復(fù)算法得到訓(xùn)練樣本的潛在低秩結(jié)構(gòu)和稀疏誤差結(jié)構(gòu);然后利用主成分分析法找到低秩結(jié)構(gòu)的Gabor特征所在低秩子空間的變換矩陣;再通過變換矩陣將所有樣本的Gabor特征向量投影到低秩子空間上,在該低秩子空間上使用稀疏表示分類算法進行最終的分類識別。在Extend Yale B和AR數(shù)據(jù)庫上的實驗表明,新算法具有較高的識別率和較強的抗干擾能力。
[Abstract]:The current face recognition algorithms often ignore the influence of the noise in the training process, especially when the training data and the data to be tested are polluted by noise, the recognition performance will be significantly reduced. A sparse representation face recognition algorithm based on low-rank subspace projection and Gabor features is proposed for face recognition with large noises such as illumination variation camouflage occlusion and facial expression change. In this algorithm, the potential low rank structure and sparse error structure of the training sample are obtained by the low rank matrix restoration algorithm, and then the transformation matrix of the low rank subspace of the Gabor characteristic of the low rank structure is found by principal component analysis. Then the Gabor eigenvector of all samples is projected to the lower rank subspace by the transformation matrix, and the sparse representation classification algorithm is used for the final classification recognition on the low rank subspace. Experiments on Extend Yale B and AR database show that the new algorithm has high recognition rate and strong anti-jamming ability.
【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;浙江大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61373055) 國家科技支撐計劃(2012BAH70F02) 江蘇省產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合創(chuàng)新資金(BY2013015-35)
【分類號】：TP391.41

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李粉蘭;曹霄輝;左坤隆;徐可欣;;采用改進的基于余量的算法實現(xiàn)人臉識別中最佳Gabor特征的選擇(英文)[J];光電工程;2006年09期

2 李嵐;;Gabor框架及其對偶框架的擾動[J];紡織高�；A(chǔ)科學(xué)學(xué)報;2008年01期

3 郭永明;水鵬朗;;一種修正Gabor譜圖的新方法[J];計算機工程與應(yīng)用;2008年28期

4 柳葉;;Gabor框的存在性問題探討[J];西南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2009年08期

5 袁偉;李曉東;;人臉識別應(yīng)用中的Gabor核選擇算法(英文)[J];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報;2012年07期

6 薛健,袁保宗;一種新穎的求解離散Gabor展開對偶窗的方法[J];信號處理;1996年02期

7 薛健，，袁保宗;離散擬正交Gabor展開[J];電子學(xué)報;1997年04期

8 許春曄,郭寶蘭;基于Gabor函數(shù)的漢字字體識別[J];河北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2001年02期

9 田學(xué)東,郭寶蘭;基于Gabor變換的漢字字體識別研究[J];計算機工程與應(yīng)用;2002年20期

10 馬麗紅,張宇,陳曉棠;慣性平面下基于Gabor濾波和視網(wǎng)膜模型的目標(biāo)檢測[J];微電子學(xué)與計算機;2004年01期

相關(guān)會議論文 前10條

1 朱學(xué)芳;鄒文豪;王欒井;;對字體識別中Gabor濾波器參數(shù)的實驗研究[A];第六屆全國信息獲取與處理學(xué)術(shù)會議論文集（1）[C];2008年

2 Kurban Ubul;Abdiryim Raxidin;Alim Aysa;;2-D Gabor Filter based Feature Extraction Method for Uyghur Handwriting Image[A];少數(shù)民族青年自然語言處理技術(shù)研究與進展——第三屆全國少數(shù)民族青年自然語言信息處理、第二屆全國多語言知識庫建設(shè)聯(lián)合學(xué)術(shù)研討會論文集[C];2010年

3 ;Face recognition based on Gabor phase[A];2006北京地區(qū)高校研究生學(xué)術(shù)交流會——通信與信息技術(shù)會議論文集（下）[C];2006年

4 馬世偉;吳從毛;袁康;;基于時間切變Gabor原子的時頻建模[A];中國系統(tǒng)仿真學(xué)會第五次全國會員代表大會暨2006年全國學(xué)術(shù)年會論文集[C];2006年

5 唐榮生;張宏志;王寬全;;基于Gabor小波的舌象舌苔厚薄分類研究[A];黑龍江省計算機學(xué)會2007年學(xué)術(shù)交流年會論文集[C];2007年

6 ;Edge Detection of Plant Roots Image via Gabor Wavelet Theory[A];Proceedings of the 2011 Chinese Control and Decision Conference（CCDC）[C];2011年

7 何苗;張宏志;王寬全;;基于Gabor小波和特征加權(quán)的紅星舌象分類研究[A];黑龍江省計算機學(xué)會2007年學(xué)術(shù)交流年會論文集[C];2007年

8 LV Xue-fang;Ping Tao;;Realization of Face Recognition System Based on Gabor Wavelet and Elastic Bunch Graph Matching[A];第25屆中國控制與決策會議論文集[C];2013年

9 朱學(xué)芳;鄒文豪;朱鵬;;基于Gabor函數(shù)的字體識別實驗研究[A];第十五屆全國圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2010年

10 郭浩;歐宗瑛;;基于Gabor濾波的指紋增強方法研究[A];首屆信息獲取與處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];2003年

相關(guān)重要報紙文章 前1條

1 王麗輝;Gabor 時尚綠色品牌[N];中國服飾報;2006年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 霍光;基于二維Gabor濾波的虹膜特征表達(dá)及識別方法研究[D];吉林大學(xué);2016年

2 李銳;基于離散Gabor變換的信號稀疏時頻表示[D];安徽大學(xué);2016年

3 胡國華;多窗實值離散Gabor變換及其快速算法[D];安徽大學(xué);2016年

4 臧麗麗;Gabor框架和小波框架的必要條件和充分條件[D];南開大學(xué);2010年

5 余磊;Gabor小波變換在人臉識別中的應(yīng)用研究[D];重慶大學(xué);2009年

6 林晨;離散Gabor變換與展開快速并行算法分析與實現(xiàn)[D];安徽大學(xué);2015年

7 何飛;基于Gabor濾波的虹膜多特征提取及融合識別方法研究[D];吉林大學(xué);2015年

8 董學(xué)志;Gabor小波特征跟蹤方法研究[D];中國科學(xué)院研究生院（長春光學(xué)精密機械與物理研究所）;2003年

9 李云峰;基于Gabor小波變換的人臉識別[D];大連理工大學(xué);2006年

10 靳明;基于Gabor濾波器的軍用目標(biāo)識別及跟蹤方法的研究[D];中國科學(xué)院研究生院（長春光學(xué)精密機械與物理研究所）;2005年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 伍文婷;對Gabor框的某些問題研究[D];華東師范大學(xué);2007年

2 袁書萍;利用多抽樣率濾波技術(shù)快速并行實現(xiàn)實值離散Gabor展開與變換[D];安徽大學(xué);2011年

3 向維輝;基于Gabor濾波的完備CS-LBP算子圖像紋理特征提取算法研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

4 張雁騰;基于Gabor小波分解的線性子空間人臉識別方法[D];昆明理工大學(xué);2015年

5 陳玉玲;基于Gabor和ILDA的人耳識別研究[D];江西理工大學(xué);2015年

6 高威;基于小波及原子庫的信號脈內(nèi)調(diào)制方式分析算法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

7 王文佳;基于人眼識別的手機游戲防沉迷系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2015年

8 李孚煜;融合SIFT和Gabor特征的多源遙感圖自動配準(zhǔn)[D];南昌大學(xué);2015年

9 馬逢樂;基于Gabor小波的能量空間特征點提取方法研究[D];北京化工大學(xué);2014年

10 許偉;基于Gabor特征和SVM的人臉識別方法研究[D];新疆大學(xué);2015年

本文編號：2398599