基于判别式字典的正则化稀疏表示人脸识别算法

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2015年第6期北京时间：

作者：陆振宇

单位：陆振宇,南京信息工程大学电子与信息学院, 南京, 210044;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, 南京, 210044,张铃华,南京信息工程大学电子与信息学院, 南京, 210044,何珏杉,南京信息工程大学电子与信息学院, 南京, 210044

摘要：为了克服非约束性(光照、表情变化)条件下会大大降低人脸识别率的缺陷,提出一种基于Fisher判别准则的正则化稀疏表示人脸识别算法.首先将人脸图像经过Gabor滤波器滤波得到Gabor幅值图像,提取其统一化的局部二进制直方图,然后利用Fisher判别准则学习得到新的字典,最后通过正则化的稀疏表示判断测试图像所属类.利用AR数据库的数据进行实验的结果表明,与SRC、FDDL、RSC识别算法相比,本文算法在非约束性条件下具有最佳的识别率.

关键词：人脸识别;正则化的稀疏表示;统一化的局部二进制模式;Gabor滤波;学习字典

基金资助：国家自然科学基金(61473334);江苏省高校优势学科建设工程项目