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融合Log-Gabor小波和监督保局映射的人脸识别算法
被引量:
5
1
作者
黄鸿
李见为
冯海亮
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第10期1332-1337,共6页
流形学习是一种非监督学习算法,其鉴别能力不如传统的维数约简算法,而且流形学习算法不能有效地消除图像中如高阶相关等冗余信息.针对这2个问题,提出一种融合Log-Gabor小波和监督保局映射的人脸识别算法.首先使用Log-Gabor小波对归一化...
流形学习是一种非监督学习算法,其鉴别能力不如传统的维数约简算法,而且流形学习算法不能有效地消除图像中如高阶相关等冗余信息.针对这2个问题,提出一种融合Log-Gabor小波和监督保局映射的人脸识别算法.首先使用Log-Gabor小波对归一化的人脸图像进行多方向、多分辨率滤波,并提取其对应的Log-Gabor图像特征向量;然后使用监督保局映射算法对Log-Gabor特征向量进行维数约简,得到低维鉴别特征;最后使用最近邻分类器进行分类.该算法综合运用了Log-Gabor特征对人脸图像的优异的表征能力、SLPP的非线性维数约简能力,对光照变化、表情变化等具有良好的鲁棒性.在Yale和PIE人脸库上的仿真实验结果证明了文中算法的有效性.
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关键词
人脸识别
Log—Gabor小波
流形学习
保局映射
有监督学习
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职称材料
题名
融合Log-Gabor小波和监督保局映射的人脸识别算法
被引量:
5
1
作者
黄鸿
李见为
冯海亮
机构
晕庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第10期1332-1337,共6页
基金
重庆市自然科学基金(CSTC2006BB2152)
文摘
流形学习是一种非监督学习算法,其鉴别能力不如传统的维数约简算法,而且流形学习算法不能有效地消除图像中如高阶相关等冗余信息.针对这2个问题,提出一种融合Log-Gabor小波和监督保局映射的人脸识别算法.首先使用Log-Gabor小波对归一化的人脸图像进行多方向、多分辨率滤波,并提取其对应的Log-Gabor图像特征向量;然后使用监督保局映射算法对Log-Gabor特征向量进行维数约简,得到低维鉴别特征;最后使用最近邻分类器进行分类.该算法综合运用了Log-Gabor特征对人脸图像的优异的表征能力、SLPP的非线性维数约简能力,对光照变化、表情变化等具有良好的鲁棒性.在Yale和PIE人脸库上的仿真实验结果证明了文中算法的有效性.
关键词
人脸识别
Log—Gabor小波
流形学习
保局映射
有监督学习
Keywords
face recognition
Log-Gabor wavelet
manifold learning
locality preserving projection
supervised learning
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合Log-Gabor小波和监督保局映射的人脸识别算法
黄鸿
李见为
冯海亮
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2008
5
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