【摘 要】
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针对人脸姿态、光照和表情等各方面原因引起人脸识别率不高的问题,提出了一种基于单样本特征点形变成冗余样本的压缩传感人脸识别方法.将人脸图像信号进行小波变换得到系数的
【机 构】
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湖南警察学院,湖南大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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公安部科技创新项目（2013YYCXHNST035）, 湖南省科技厅计划项目（2013GK3088）, 湖南省哲学社会科学基金项目（11YBA123）, 湖南省教育厅教改项目（湘教通[2014]247号-620）
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针对人脸姿态、光照和表情等各方面原因引起人脸识别率不高的问题,提出了一种基于单样本特征点形变成冗余样本的压缩传感人脸识别方法.将人脸图像信号进行小波变换得到系数的稀疏表示,采用高斯随机测量矩阵进行测量得到离散人脸单样本,基于特征点形变人脸三维模型生成冗余样本,通过稀疏特征点正交匹配追踪非线性重建算法重建冗余图像进行人脸识别.仿真实验结果表明,所提出的算法相对于同类算法,时间复杂度较低、精确度较高、鲁棒性较强,且随复杂环境变化,其优势更明显.
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