【摘 要】
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为了解决人脸识别率受光照变化影响较大的问题,提出一种局部敏感直方图(LSH)和高斯-拉普拉斯(LoG)特征相结合的人脸识别方法。首先,提取人脸图像中的LSH光照不变特征以及LoG
【机 构】
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兰州理工大学计算机与通信学院,甘肃省制造业信息化工程研究中心,兰州理工大学电气工程与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61263031);甘肃省自然科学基金(No.1506RJZA105)
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为了解决人脸识别率受光照变化影响较大的问题,提出一种局部敏感直方图(LSH)和高斯-拉普拉斯(LoG)特征相结合的人脸识别方法。首先,提取人脸图像中的LSH光照不变特征以及LoG边缘细节特征,然后通过计算各特征的标准差确定自适应融合权重,将其进行特征级融合来弥补单一使用LSH特征带来的细节损失,并以此构建更为有效的人脸特征样本集,最后使用稀疏表示算法对样本进行分类识别。在PIE和AR人脸库上的实验表明,所提方法能很好地处理光照问题,而且在训练样本较少的情况下,依然能获得较高的识别率。
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