【摘 要】
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提出一种从全局和局部两个方面共同表征人脸的算法。首先,Gabor小波能够从不同方向不同尺度上有效表征人脸特征,它突出了人脸的局部显著性。而主成分分析(principal componen
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,情感计算与先进智能安徽省重点实验室
【基金项目】
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国家“863”高技术研究发展计划资助(2012AA011103);国家自然科学基金-广东联合基金重点(U1135003);安徽省科技计划(1206c0805039)资助项目
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提出一种从全局和局部两个方面共同表征人脸的算法。首先,Gabor小波能够从不同方向不同尺度上有效表征人脸特征,它突出了人脸的局部显著性。而主成分分析(principal component analysis,PCA)方法提取的是人脸的轮廓信息,弥补了Gabor小波在人脸全局特征提取方面的不足。运用PCA提取人脸全局特征,Gabor小波提取特征并通过PCA降维后作为其局部特征,将它们融合后作为人脸的总特征进行人脸识别。实验结果表明,提出的融合全局和局部特征的人脸识别效果要优于对单一特征的人脸识别。在同一个人3幅图像作为训练样本的情况下,算法的识别率最高能达到96.79%。
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