基于trace变换特征的单训练样本人脸识别算法

摘要：

提出了基于trace变换不变性特征的人脸识别算法，提高了单训练样本下姿势和表情变化后的识别率。应用一阶Scharr算子、二阶尺度适应的高斯型拉普拉斯算子（LOG）和Harris滤波器定位特征点，选择合适的泛函在特征点的邻域内进行trace变换得到具旋转和尺度不变性的特征描述子。根据特征描述子的特征向量和坐标值实现由粗到精的匹配，整个过程不涉及参数选择问题，保证了算法的稳定性。实验结果证明该算法降低了姿势和表情变化时识别率低的影响，并减少了算法运行时间。

关键词：人脸识别、单训练样本、trace变换、特征提取、特征匹配

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省自然科学基金No.ZR2010FL006；国家自然科学基金No.61302063。

在线出版日期：2015-06-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：139-144