文献类型：期刊文章

作　　者：陈斌[1] 东一舟[1] 朱晋宁[1]

CHEN Bin;DONG Yi-zhou;ZHU Jin-ning(Informatization Office Nanjing Normal University,Nanjing210046,China)

机构地区：[1]南京师范大学信息化建设管理处

出　　处：《液晶与显示》

基　　金：国家自然科学基金(No.61603193);江苏省高校自然科学研究项目(No.18KJB520027);赛尔网络下一代互联网技术创新项目(No.NGII20170524);中国高等教育学会教育信息化专题项目(No.2016XXYB02)~~

年　　份：2019

卷　　号：34

期　　号：8

起止页码：816-824

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EBSCO、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对非受控场景下人脸识别率低的问题,提出一种非控场景下基于主成分稀疏表示与低秩分解的人脸识别算法。首先通过核心基础信息平台收集的数据自构建基础人脸库,然后采集课堂照片并对采样照片通过主成分稀疏表示和低秩分解算法进行分割,最后以基础人脸库为样本进行匹配识别,并将未进行低秩分解的情况与低秩分解后的结果进行比较。实验结果表明,在非受控场景下通过主成分稀疏表示叠加低秩分解的识别效果对光照变化影响的鲁棒性较强,对遮挡情况受到的影响相对明显,总体识别正确率最高达到92.4%,达到较好非控场景下人脸识别效果。该算法对开放型非受控场景下的人脸识别及由此衍生出的表情识别、行为识别等研究都有积极助益。

关 键 词：非控场景  主成分 稀疏表示  低秩分解  人脸识别

分 类 号：TP391.41]