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论文类型： 期刊论文

发表时间： 2011-07-15

发表刊物： 电子与信息学报

收录刊物： EI、PKU、ISTIC、CSCD、Scopus

卷号： 33

期号： 7

页面范围： 1618-1624

ISSN号： 1009-5896

关键字： 人脸识别;稀疏表征;Gabor局部特征;字典;分类器融合

摘要： 稀疏表征理论在模式识别中的应用引起广泛的关注.在用稀疏表征方法研究人脸识别问题中,为了使得表征系数矢量具有更为显著的稀疏性,该文提出一种Gabor稀疏表征分类(Gabor Sparse Representation Classification,GSRC)算法,该算法利用Gabor局部特征构造字典,增强算法对外界环境变化的鲁棒性.GSRC算法对所有的Gabor特征等同对待,通过进一步考虑不同Gabor特征对识别的不同贡献,该文提出了一种加权多通道Gabor稀疏表征分类(WMC-GSRC)算法,该算法通过引入Gabor多通道模型,提取不同通道的Gabor特征分别构造字典和稀疏表征分类器,在决策级执行分类器的加权融合得到识别结果.通过在ORL,AR和FERET人脸库上的实验结果验证了该文算法的有效性.