【摘 要】
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为了克服非约束性变化条件下人脸识别率降低的弊端,提出一种曲率与小波轮廓增强的人脸识别算法。首先建立结构控制函数,通过水平集曲率检测人脸图像的整体结构,并建立融合轮
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11202106);教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目(20123228120005);江苏省高校自然科学研究项目(13KJB170016)
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为了克服非约束性变化条件下人脸识别率降低的弊端,提出一种曲率与小波轮廓增强的人脸识别算法。首先建立结构控制函数,通过水平集曲率检测人脸图像的整体结构,并建立融合轮廓分布模型,得到融合分布图像。然后用小波增强融合分布图像,得到轮廓和整体结构增强的图像,在此基础上,用主成分分析(PCA)算法对上述增强图像进行特征提取。最后通过稀疏表示(SRC)判断测试图像所属的类。实验结果表明,在ORL数据库的基础上,与PCA识别算法、SRC识别算法以及PCA与SRC相结合(PCA&SRC)的识别算法相比,该算法在非约束条件下识别率最高,鲁棒性得到增强。
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