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题名基于HOG和DMMA的单样本人脸识别
被引量：9
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作者
杨秀坤
岳新启
汲清波
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机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第2期627-629,634,共4页
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基金
黑龙江省自然科学基金资助项目(ZD200915)
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文摘
为了提取复杂环境下人脸图像的有效特征,提出了一种结合DMMA(discriminative multi-manifold analysis)和方向梯度直方图(HOG)特征提取算法,利用了一种新的自适应方法计算子图像块的相似度。在DMMA算法中,将一幅样本图像分为不重叠的子图像块后,对每一个小块使用HOG算子进行处理,处理后形成一个统计流形,然后进行特征提取,利用基于重建的流形—流形间的距离最近邻方法进行分类识别。在AR人脸库和FERET人脸库上的实验结果表明,该算法对人脸图像的光照和几何变化比传统的DMMA算法识别性能更好。
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关键词
统计流形学习
单样本
方向梯度直方图
多流形判别分析
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Keywords
statistics manifold learning
single sample
HOG
DMMA
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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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