结合小波变换和稀疏表征的鲁棒人脸识别
【出 处】:《
计算机工程与科学
》
CSCD
2012年第34卷第12期 130-133页,共4页
【作 者】:
罗敏
[1] ;
郑明辉
[2]
【摘 要】
在人脸识别中,如何消除光照、表情、遮挡等不利因素的影响,提高识别的鲁棒性是当前急需解决的热点研究问题。本文提出了一种基于小波变换和稀疏表征的鲁棒人脸识别方法,首先对人脸图像进行小波变换,将变换得到的4个子带LL、LH、HL、HH作为基函数构成字典;然后将测试图像的LL子带在字典上稀疏分解;最后依据重构残差最小原则进行分类识别。在Yale人脸库上的实验结果表明该方法性能优于对比方法。
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