【摘 要】
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目前,人脸光照、遮挡、身份、表情等因素的变化是人脸姿态估计面临的巨大挑战.近期,基于稀疏表示分类(SRC)的方法在图像分类方面得到了广泛的应用,尤其是在人脸识别方面,被证明其在噪声和遮挡环境下具有优秀的识别性能.为了解决姿态估计中人脸光照、噪声和遮挡变化问题,本文将人脸姿态离散化为不同的子空间,每个子空间对应一个类别,据此,提出基于稀疏表示的人脸姿态识别方法.通过在公开的XJTU和PIE人脸库上实
【机 构】
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武汉大学 电子信息学院,湖北 武汉 中国 430072 湖北科技学院 计算机科学与技术学院,湖北
【出 处】
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第十届中国计算机图形学大会暨第十八届全国计算机辅助设计与图形学会会议
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目前,人脸光照、遮挡、身份、表情等因素的变化是人脸姿态估计面临的巨大挑战.近期,基于稀疏表示分类(SRC)的方法在图像分类方面得到了广泛的应用,尤其是在人脸识别方面,被证明其在噪声和遮挡环境下具有优秀的识别性能.为了解决姿态估计中人脸光照、噪声和遮挡变化问题,本文将人脸姿态离散化为不同的子空间,每个子空间对应一个类别,据此,提出基于稀疏表示的人脸姿态识别方法.通过在公开的XJTU和PIE人脸库上实验表明:本文方法对人脸光照、噪声和遮挡变化具有鲁棒性.
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