文献类型：期刊文章

作　　者：张宏星[1,2] 邹刚[2] 赵键[2] 李志勇[3]

机构地区：[1]宁波工程学院网络信息技术中心 [2]国防科学技术大学信息中心 [3]中国人民解放军95380部队

出　　处：《计算机工程与设计》

基　　金：湖南省科技厅2012创新基金项目(2012GK4010)

年　　份：2014

卷　　号：35

期　　号：2

起止页码：666-670

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2013_2014、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：基于稀疏表示的分类识别算法(SRC)在进行人脸识别处理时需要求解基于l1范数最小化问题,导致SRC方法的计算复杂度较高。基于协同表示和规则最小二乘的分类识别方法 (CRC-RLS),提出SRC算法对于分类的有效性不是取决于基于l1范数的稀疏性,而是由其内在的协同表示性所决定的,因此将基于l1范数的稀疏性约束条件简化为最小二乘约束问题,算法复杂度得到大幅降低。由于SRC和CRC-RLS算法均采用特征脸作为分类识别的特征矢量,导致识别鲁棒性不强。以人脸图像的规则化扩展Gabor特征作为特征矢量,结合协同表示的方法,提出了一种新的基于Gabor特征与协同表示的人脸识别算法(Gabor-CRC)。实验结果表明,该方法对于人脸图像的光照、表情和姿态等变化具备较强鲁棒性,算法运行速度较快。

关 键 词：人脸识别 稀疏表示  GABOR特征 协同表示  分类算法  

分 类 号：TP391]