Gabor特征判别分析人脸识别方法的误配准鲁棒性分析

人脸识别领域中,Gabor特征人脸表示方法因其在应用中获得的高首选识别率而被认为是一种理想的人脸特征表示方法。文章用一种全新的量化评价方法,结合配准精度和识别率,从误配准鲁棒性角度评价Gabor特征在人脸识别中的优越性。实验表明,和图像灰度信息特征相比,Gabor特征不仅在精确配准时具有高识别率,而且对由于人脸特征定位不精确而导致的图像变化的鲁棒性也更强。

基于部件的级联线性判别分析人脸识别

文章提出一种基于人脸部件表示的级联线性判别分析人脸识别方法。该方法将人脸图像划分为具有交叠区域的多个部件,对每个部件应用线性判别分析以寻找该部件的判别方向,然后对所有部件应用线性判别分析以寻找总体最优判别方向。以从该级联线性判别分析提取的特征作为人脸描述。在FERET人脸库上的人脸识别和人脸确认的实验结果表明,该方法优于传统的基于全局图像的Fisherface方法。