基于Gabor特征的全局加权稀疏表示

摘要：

针对Gabor特征的稀疏表示分类方法中最小范数l1稀疏求解精度的问题,提出了一种基于Gabor特征的全局稀疏表示的人脸识别算法.首先利用Gabor小波变换处理人脸图像得到Gabor特征,建立超完备字典,然后在全局特征中引入向量总变差模型,并融合Gabor特征和全局特征,最后利用稀疏表示模型对融合后的特征进行优化.通过实验可以得出,这种新型人脸识别算法无论是对于图像的光照还是姿态和表情等多种变化因素都具备较强的鲁棒性.

关键词：人脸识别、特征提取、稀疏表示、Gabor特征、融合识别

所属期刊栏目：21

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61103149;黑龙江省教育厅科学技术研究项目11551087

在线出版日期：2016-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：40-44