【摘 要】
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针对CRC_RLS对光照变化、表情变化、姿态偏转的人脸识别鲁棒性不高和Gabor-CRC算法对有伪装的人脸识别识别率下降的问题,提出一种基于分块Gabor特征和加权协同表示的人脸识别
【机 构】
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西安科技大学计算机科学与技术学院,西安科技大学机械学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（U1261114）, 陕西省自然科学基金项目（2012JM8029）
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针对CRC_RLS对光照变化、表情变化、姿态偏转的人脸识别鲁棒性不高和Gabor-CRC算法对有伪装的人脸识别识别率下降的问题,提出一种基于分块Gabor特征和加权协同表示的人脸识别算法（BG-WCRC）。对图像进行分块,分别对每块提取Gabor特征、下采样和PCA降维构成子块Gabor特征字典,利用CRC_RLS方法计算每块的类别,对各块的类别进行加权投票得到图像的最终类别。在AR、Extended Yale B和ORL人脸库上进行实验,实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性。
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