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基于彩色信息融合和同伦算法的遮挡鲁棒人脸识别方法研究
  • ISSN号:1003-0530
  • 期刊名称:信号处理
  • 时间:2011
  • 页码:1762-1768
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京航空航天大学电子信息工程学院,北京100191, [2]五邑大学信息工程学院,江门广东529020
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(No.61072127); 广东省自然科学基金项目(No.10152902001000002 No.S2011010001085 No.S2011040004211 No.07010869); 广东省高等学校高层次人才项目(粤教师函[2010]79号); 广东高校优秀青年创新人才培养计划项目(粤财教[2008]342号); 广东省产学研合作项目(NO.2009B090300416); 五邑大学青年科研基金(Q948)
  • 相关项目:基于超完备稀疏表示与仿生模式的伪装人脸识别研究
中文摘要:

遮挡条件下的鲁棒人脸识别,目前在人脸识别领域逐渐被重视,被认为是难点问题之一.本文利用稀疏表示理论满足人眼视觉特性及神经信息有效表达,且跟人脸固有特征具有的自然性是相吻合的特点,研究了彩色人脸图像色度信息有效融合策略,采用同伦算法解决稀疏表示模型中的I_1范数问题,提出了一种基于彩色信息融合和同伦算法的遮挡鲁棒人脸识别算法.在AR数据库中的实验结果表明,与传统基于灰度转换方法人脸识别方法及SRC算法相比,本文所提基于同伦算法的稀疏表示人脸识别,具有很高的计算效率,而且有效融合了彩色信息,显著提高了在遮挡及非遮挡情况下人脸识别的效率及识别性能。

英文摘要:

Robust face recognition(FR) under occluded condition is considered more and more important gradually in FR field, and it is one of the difficult problems.While sparse representation theory hit the spot of human visual characteristic and neural information effective expression,and it' s consistent with the human face inner feature,the effective fusion strategy of color face information is studied in this paper,and the homotopy algorithm is used to solve the I_1 norm problem in occluded sparse representation based FR.Experimental results in AR database show that compared with traditional color face image fusion FR method and the traditional gray-scale conversion FR method,the homotopy algorithm and color information fusion based FR method can achieve high recognition performance in both unoccluded and occluded face image.It is also show that the effective integration of color information on feature fusion,also contributes to improve the efficiency and performance of face recognition system.

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期刊论文 31 会议论文 24 专利 8 著作 3
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期刊信息
  • 《信号处理》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国电子学会
  • 主编:谢维信
  • 地址:北京鼓楼西大街41号
  • 邮编:100009
  • 邮箱:xhclfh@sohu.com
  • 电话:010-64010656
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-0530
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2406/TN
  • 邮发代号:80-531
  • 获奖情况:
  • 国家一级科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:10219