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融合改进PHOG与KPCA的人脸识别算法
被引量：
1
1
作者
周霞
秦磊
+1 位作者
王宪
孙子文
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第12期143-150,共8页
针对PHOG特征在描述人脸形状时容易受到梯度强度突变及噪声干扰的缺点,提出了一种基于改进PHOG特征的人脸识别算法。首先对仅适用于描述清晰人脸轮廓形状的PHOG特征进行了改进,使其对人脸局部结构描述更加精细化,并通过改进的归一化方...
针对PHOG特征在描述人脸形状时容易受到梯度强度突变及噪声干扰的缺点,提出了一种基于改进PHOG特征的人脸识别算法。首先对仅适用于描述清晰人脸轮廓形状的PHOG特征进行了改进,使其对人脸局部结构描述更加精细化,并通过改进的归一化方法达到对噪声的抑制,最后通过KPCA变换将改进的PHOG特征非线性映射到高维核空间中,进一步选择区分能力较强的特征分量,用最近邻分类器进行分类。在ORL、FERET和YALE人脸库中做了多组实验分别取得了98%、95%及98.67%的识别率,实验证明:该算法在抑制轮廓噪声提高识别率方面达到了较好的效果。
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关键词
人脸识别
金字塔梯度方向直方图
核主分分析
图像形状
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职称材料
题名
融合改进PHOG与KPCA的人脸识别算法
被引量：
1
1
作者
周霞
秦磊
王宪
孙子文
机构
轻工过程先进控制教育部重点实验室(江南大学)
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第12期143-150,共8页
基金
国家自然科学基金(60574051)
江苏省产学研联合创新资金-前瞻性联合研究项目(BY2012067)
文摘
针对PHOG特征在描述人脸形状时容易受到梯度强度突变及噪声干扰的缺点,提出了一种基于改进PHOG特征的人脸识别算法。首先对仅适用于描述清晰人脸轮廓形状的PHOG特征进行了改进,使其对人脸局部结构描述更加精细化,并通过改进的归一化方法达到对噪声的抑制,最后通过KPCA变换将改进的PHOG特征非线性映射到高维核空间中,进一步选择区分能力较强的特征分量,用最近邻分类器进行分类。在ORL、FERET和YALE人脸库中做了多组实验分别取得了98%、95%及98.67%的识别率,实验证明:该算法在抑制轮廓噪声提高识别率方面达到了较好的效果。
关键词
人脸识别
金字塔梯度方向直方图
核主分分析
图像形状
Keywords
face recognition
Pyramid Histogram of Oriented Gradients
KPCA
image shape
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合改进PHOG与KPCA的人脸识别算法
周霞
秦磊
王宪
孙子文
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2012
1
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