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基于测地映射分析的核稀疏描述人脸识别
1
作者
熊欣
黄全振
卢金燕
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第16期158-162,共5页
针对人脸识别系统在非控制环境下易受姿态、表情和遮挡变化影响的问题,提出了一种基于测地映射分析(Geodesic Mapping Analysis,GMA)的特征提取方法。通过计算两个像素点间的测地距离来度量相似性,对提取的GMA特征进行核稀疏描述建模,...
针对人脸识别系统在非控制环境下易受姿态、表情和遮挡变化影响的问题,提出了一种基于测地映射分析(Geodesic Mapping Analysis,GMA)的特征提取方法。通过计算两个像素点间的测地距离来度量相似性,对提取的GMA特征进行核稀疏描述建模,并在非线性空间中实现特征的分类识别。在ORL和Yale-B人脸数据库上的实验表明,该方法在应对重度遮挡、姿态和表情变化的自由形式人脸图像方面具有更高的识别率,大大提高了人脸识别系统应对真实复杂环境的能力。
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关键词
人脸识别
测地映射分析(GMA)
核稀疏描述
非线性空间
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职称材料
题名
基于测地映射分析的核稀疏描述人脸识别
1
作者
熊欣
黄全振
卢金燕
机构
河南工程学院电气信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第16期158-162,共5页
基金
国家自然科学基金(No.61403123)
河南省科技攻关项目(No.182102210251
No.182102210253)
文摘
针对人脸识别系统在非控制环境下易受姿态、表情和遮挡变化影响的问题,提出了一种基于测地映射分析(Geodesic Mapping Analysis,GMA)的特征提取方法。通过计算两个像素点间的测地距离来度量相似性,对提取的GMA特征进行核稀疏描述建模,并在非线性空间中实现特征的分类识别。在ORL和Yale-B人脸数据库上的实验表明,该方法在应对重度遮挡、姿态和表情变化的自由形式人脸图像方面具有更高的识别率,大大提高了人脸识别系统应对真实复杂环境的能力。
关键词
人脸识别
测地映射分析(GMA)
核稀疏描述
非线性空间
Keywords
face recognition
Geodesic Mapping Analysis（ GMA）
kernel sparse description
nonlinear space
分类号
TP391.4 [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
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1
基于测地映射分析的核稀疏描述人脸识别
熊欣
黄全振
卢金燕
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018
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