ASM姿态矫正结合字典学习优化的人脸识别
Computer Engineering and Design（2018）
摘要
针对人脸图像中姿态变化而导致识别率降低的问题,提出一种基于主动轮廓模型(ASM)姿态矫正结合字典学习优化的人脸识别方法.利用ASM提取人脸图像局部特征,对人脸进行矫正对齐;将人脸图像进行Gabor小波变换以提取初始特征,执行KPCA获得最终特征空间,利用非约束字典学习进行优化;利用人脸样本特征空间构造稀疏字典,形成稀疏表示分类器.在构建分类器时,使用错误分类的人脸图像更新训练基向量,提高分类器的分类精度.实验结果表明,该方法在LFW人脸数据库上识别一幅人脸图像仅需1.05 s,对姿态变化、低分辨率具有很好的鲁棒性.相比其它几种方法,其取得了更高的识别率.
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