Gist特征和概率协从表示的人脸识别算法

作者：徐岩; 刘斌; 米强

来源：光电子·激光, 2017, 28(12): 1365-1371.

DOI：10.16136/j.joel.2017.12.0155

• 人脸识别
• 协从表示
• Gist特征
• 字典学习

为了进一步提高基于协从表示的人脸识别系统的性能,在概率协从表示(ProCRC)算法和字典学习的基础上提出了一种基于Gist特征和ProCRC的GL-PCRC人脸识别算法。首先提取每副人脸图像的Gist特征,再把人脸图像的Gist特征采用线性判别算法(LDA)方法投影到最优判别子空间,使得到的LDA特征拥有最小的类内离散度以及最大的类间离散度;然后利用LC-KSVD方法对LDA特征进行迭代训练从而得到新的学习字典;继而通过ProCRC算法快速得到稀疏系数;最后通过计算测试样本属于各个类别的概率进行分类。分别在ORL和扩展的YaleB人脸库上进行实验检测的结果表明,与传统的协从表示方法相比,本文给出的方案可以使人脸识别系统的性能得到显著的提升。

• 出版日期2017
• 单位物理学院; 山东科技大学