【摘 要】
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提出使用结构化遮挡编码(SOC)结合极限学习机(ELM)的算法来处理人脸识别中的遮挡问题。首先,使用SOC去除图像上的遮挡物,将遮挡物体与人脸分离开;同时,通过局部性约束字典(LC
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院,光电技术与智能控制教育部重点实验室（兰州交通大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61672522）
论文部分内容阅读
提出使用结构化遮挡编码(SOC)结合极限学习机(ELM)的算法来处理人脸识别中的遮挡问题。首先,使用SOC去除图像上的遮挡物,将遮挡物体与人脸分离开;同时,通过局部性约束字典(LCD)来估计遮挡物的位置,建立遮挡字典和人脸字典。然后,将建立好的人脸字典矩阵进行归一化处理,并利用ELM对归一化的数据进行分类识别。最后,在AR人脸库上进行的仿真实验结果表明,所提方法对不同遮挡物和不同区域遮挡的图像具有较好的识别率和鲁棒性。
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