小样本条件下基于全局和局部特征融合的人脸识别_论文

维普资讯 http://www.cqvip.com 第 2 4卷 第 1期  信 号 处 理  S GNAL PR0CES NG  I   SI Vo . 4. No   12   .1 Fe . 00   r2 8 20 0 8年 2月   小 样本 条件 下基 于全 局 和 局 部 特 征 融合 的人 脸 识别  杨欣  费树 岷  陈丽娟  ( . 京航 空航 天 大 学 自动 化 学 院 , 1南 南京 2 0 1 ; . 南 大 学 自动 化 学 院 , 10 6 2 东 南京 20 9 ;3 江 苏 省 电力 公 司 , 106 . 南京 2 0 0 ) 10 0  摘 要 :针对线性判别分析的小样本空 间问题 ,提 出了一种基于类 向量 的融合全局 和局 部特征 的人脸识别算 法。首先 ,   提取人脸 的全局 特征 ;然后将人脸分割成 6个关键部分 ,并用一种新的基于 G br ao 小波 的方 法提 取特征 ;其次 ,将全局 和局  部特征融合 ,得 出样本 的特征 向量 ;再次 ,得出每类样本 的类 向量并据 此得 出一种新 的投影 准则 ;最 后 ,将类 向量 和试 验  样本分别进行投影 ,根据其欧 氏距离 的大小 得 出试 验人脸 的最终类 。试 验表 明本文 算法 不仅能 有效 解决小 样本 空问 问题 ,   而且计算速度快 ,识别率高 ,应用前景 良好 。   关 键 词 :小 样 本 条 件 ;人 脸 识 别 ;特 征 提 取 ;G b r 波 ;线 性 判 别 分 析  ao 小 Glb l n   o a  e t r   x r cin B s d F c Re o nt n i  o a  d L c l a u e E t t   a e   a e a F a o c g io  n Smal mpe   i l Sa ls   . Y N  i A GXn F I h— n C E  iun   E  umi S   H N L- a  j ( . o e e f u ma o   n ie r g N ni   n es yo A rn u c a d A t n u c , aj g2 0 1 ; 1 C l g    t t n E g e n , a j g U i r t f eo a t s n   s o a t s N n n   1 0 6   l oA o i n i n v i   i  r i i 2 S ho o uo ai ,otes U i ri , aj g2 0 9 ; .i g uEetcPw r o pn , aj g200 ) .c ol f tm t n Suhat nv sy N ni ,10 6 3 J nS  lc  o e C m ayN ni ,10 0    A o   e t n a i r   n Ab ta t A n w a g r h o   c  e o n t n b s d o   lb l n  o a  au ee ta t n wa  r p s d t  ov   mals mp e  n src :     e   lo t m  f a er c g i o   a e   n go a  d l c l e t r  x rc i   sp o o e  os le s l  a l si  i f i a f o L DA. i t ,h   lb   e t r  a   xr ce   n  h  e t r   f sx k y p rs ts a e dv d d wa  x r ce   h o g   b r w v l t F r l t e go a f au e w s e t td a d te f au e o   i  e   a t e tfc   i ie   s e t t d t r u h Ga o   a ee . sy l a   a   T e , oa adl a f trs ee ue   e e evc r f a l . l svc r f ahkn     m l   a c cl e ,n  cod  hn g b  n   c   aue  r fsdt gt i net     mpe Ca  et     c ido s pe w s a ua d adacr— l l ol e w   o  g o os s s oo e fa s  l t igt w i , e  r et uew sgt n I  ee dcasvc r n  s sm l   eepoetdsp rty T ef a c s ts f e n    hc an wpo c rl a ot .nt  n ,ls et   dt t a pe w r r c  eaa l. h  n  l s eta   o h j     e h   o a e  s   j e e il a   c beo g d t  s d ca e   y Eu ld a   it n e l n e  o wa   e lr d b   c ie n dsa c .Th   x rme t  h w h tt e p o o ed ag rt m  a   ea  t   mals m p e  r b e e e pe i n ss o t a h   r p s   l o ih c n d l wih s l   a ls p o lm  e e t e y, n  s fs , ih r c g to  ae. f ci l a d i a t h g   e o ni n r t   v i Ke   r s: S llS mp e ;fc   e o nt n;f au e e t c in;Ga o  a ee ;L  

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