基于成像矩阵的物数据求解方法

提出了一种利用成像矩阵求解物数据的方法。通过对物、像矩阵的一维化处理,构建了二维成像矩阵,将物矩阵卷积点扩散函数矩阵得到像矩阵的卷积运算关系转变为物向量乘以成像矩阵进而得到像向量的乘积运算关系。最后将像向量乘以成像逆矩阵便可求解物向量,实现了从光学系统像数据中对物数据的精确求解,且计算误差为10-12量级。

基于感知模式纹理的人脸识别

稀疏表示分类法和局部二值模式是目前广泛运用的人脸表示方法.虽然稀疏表示分类法通过重构算法能很好的稀疏表示人脸,但在人脸的局部特征表示上不够理想.局部二值模式是基于局部纹理特征表示人脸,其提取的局部纹理简单、不连续、不光滑,造成纹理损失严重.提出局部纹理特征的感知模式纹理的概念,克服了稀疏表示分类法在局部特征表现不佳的缺点,同时又比局部二值模式纹理光滑、鲁棒.利用感知模式纹理特征在Yale和ORL数据库取得了较好的识别效果.