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基于Curvelet变换特征的人脸识别算法
被引量：
5
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作者
杨晋吉
李亚文
《计算机应用与软件》
北大核心
2018年第1期169-174,共6页
针对小波变换无法准确表达二维奇异曲线的弱点,提出基于曲波(Curvelet)变换特征的人脸识别算法。Curvelet变换可以很好地去逼近奇异曲线,对于人脸图像能实现最优的稀疏表示。该算法采用基于Wrapping的离散Curvelet变换加权算法对训练集...
针对小波变换无法准确表达二维奇异曲线的弱点,提出基于曲波(Curvelet)变换特征的人脸识别算法。Curvelet变换可以很好地去逼近奇异曲线,对于人脸图像能实现最优的稀疏表示。该算法采用基于Wrapping的离散Curvelet变换加权算法对训练集的人脸图像进行特征提取生成特征矩阵,再通过PCA方法降低维数后结合稀疏表示分类算法(SRC)进行人脸识别。通过在ORL、Yale和AR三个人脸数据库上的仿真实验以及和基于小波变换类识别算法、LDA算法和SRC算法等比较,实验结果表明该算法在人脸遮挡、姿态变换、表情变换和光照变换等干扰因素的作用下具有较高的人脸识别率和较好的鲁棒性。
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关键词
小波变换
奇异曲线
曲波变换
稀疏表示
鲁棒性
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题名
基于Curvelet变换特征的人脸识别算法
被引量：
5
1
作者
杨晋吉
李亚文
机构
华南师范大学计算机学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2018年第1期169-174,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61572234)
文摘
针对小波变换无法准确表达二维奇异曲线的弱点,提出基于曲波(Curvelet)变换特征的人脸识别算法。Curvelet变换可以很好地去逼近奇异曲线,对于人脸图像能实现最优的稀疏表示。该算法采用基于Wrapping的离散Curvelet变换加权算法对训练集的人脸图像进行特征提取生成特征矩阵,再通过PCA方法降低维数后结合稀疏表示分类算法(SRC)进行人脸识别。通过在ORL、Yale和AR三个人脸数据库上的仿真实验以及和基于小波变换类识别算法、LDA算法和SRC算法等比较,实验结果表明该算法在人脸遮挡、姿态变换、表情变换和光照变换等干扰因素的作用下具有较高的人脸识别率和较好的鲁棒性。
关键词
小波变换
奇异曲线
曲波变换
稀疏表示
鲁棒性
Keywords
wavelet transform singular curve curvelet transform sparse representation robustness
分类号
TP391 [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
基于Curvelet变换特征的人脸识别算法
杨晋吉
李亚文
《计算机应用与软件》
北大核心
2018
5
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