基于分布式压缩感知的伪装人脸识别

• 作 者: 曾军英 甘俊英 翟懿奎
• 机 构: 五邑大学信息工程学院
• 出 处: 华中科技大学学报(自然科学版)
• 发表日期: 2012年S1期
• 关键词: 伪装人脸识别 分布式压缩感知 主成分分析 稀疏表示 联合稀疏模型 camouflage face recognition distributed compres
• 基金项目: 国家自然科学基金资助项目(61072127),广东省自然科学基金资助项目(S2011040004211,10152902001000002,S2011010001085),广东省高等学校高层次人才项目(粤教师函[2010]79号)

提出了一种基于分布式压缩感知(DCS)的算法,并应用于伪装人脸识别.该算法从一个人脸图像集中提取共同特征和独有特征,这些特征在表达原人脸集的不同类型的信息具有各自的物理意义,因此能提高人脸识别的性能,同时采用了主成分分析(PCA)法进行降维.在AR人脸数据库的实验结果显示,相比于稀疏表示算法(SRC),该算法能提高识别率和识别速度,即使在较少训练图像的情况下也能取得好的识别效果.