基于子模式纹理分析的鲁棒人脸识别研究

摘要：

面部识别(FR)系统可以自动识别或校验从数码相机或图像生成设备中获得的人脸图像,要从所获图像中提取面部特征,并与人脸数据库中的数据进行比对.目前,几乎所有的FR都面临与面部视角相关的障碍,包括光照不足和低分辨率,这些问题使其识别率大为降低.为了解决这个问题,提出了一种基于光照变化的人脸识别框架,该框架利用离散余弦变换的图像全变差最小化(DTV)及伽柏过滤器；并融合子模式分析(SMP)及区分性累计特征变换(DAFT),有效地解决了光照条件变化大的人脸识别问题.在AR及Yale B人脸数据库上的实验表明,与其它最先进的方法相比较,在处理光照条件变化很大的人脸识别问题时明显优于其它方法.

关键词：离散余弦变换、子模式分析、人脸识别、特征提取

所属期刊栏目：13

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61075019;中央高校基本科研业务费科研专项项目CDJZR10180014

在线出版日期：2013-10-21（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：5964-5969