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多层AR-LBP与WLD特征融合的SA-CRC人脸识别
被引量：
1
1
作者
叶枫
叶学义
+1 位作者
罗宵晗
陈泽
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第14期134-141,共8页
针对非对称局部二值模式(AR-LBP)提取的人脸特征有限,以及协同表示分类(CRC)人脸存在的类间干扰,提出以多层AR-LBP特征及联合韦伯局部描述子(WLD)特征进行补充,并以增加CRC中稀疏性来降低类间干扰。提取人脸图像的多层AR-LBP特征并级联...
针对非对称局部二值模式(AR-LBP)提取的人脸特征有限,以及协同表示分类(CRC)人脸存在的类间干扰,提出以多层AR-LBP特征及联合韦伯局部描述子(WLD)特征进行补充,并以增加CRC中稀疏性来降低类间干扰。提取人脸图像的多层AR-LBP特征并级联,与从原图像提取的WLD特征级联得到多层AR-LBP与WLD融合特征,采用稀疏增强的协同表示分类(SA-CRC)完成人脸分类。在ORL、Yale和GT公开人脸库上,提出的多层AR-LBP与WLD特征融合算法与AR-LBP特征提取算法、WLD特征提取算法以及多层LBP与HOG特征融合算法相比,识别正确率提高了0.7%~42.6%;当利用SA-CRC取代CRC后,识别正确率进一步得到提高。
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关键词
非对称局部二值模式(AR-LBP)
韦伯局部描述子(WLD)
协同
表示
分类
(
crc
)
稀疏
增强
的
协同
表示
分类
(
sa
-
crc
)
特征提取
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职称材料
题名
多层AR-LBP与WLD特征融合的SA-CRC人脸识别
被引量：
1
1
作者
叶枫
叶学义
罗宵晗
陈泽
机构
杭州电子科技大学模式识别与信息安全实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第14期134-141,共8页
基金
国家自然科学基金(No.60802047,No.60702018)
文摘
针对非对称局部二值模式(AR-LBP)提取的人脸特征有限,以及协同表示分类(CRC)人脸存在的类间干扰,提出以多层AR-LBP特征及联合韦伯局部描述子(WLD)特征进行补充,并以增加CRC中稀疏性来降低类间干扰。提取人脸图像的多层AR-LBP特征并级联,与从原图像提取的WLD特征级联得到多层AR-LBP与WLD融合特征,采用稀疏增强的协同表示分类(SA-CRC)完成人脸分类。在ORL、Yale和GT公开人脸库上,提出的多层AR-LBP与WLD特征融合算法与AR-LBP特征提取算法、WLD特征提取算法以及多层LBP与HOG特征融合算法相比,识别正确率提高了0.7%~42.6%;当利用SA-CRC取代CRC后,识别正确率进一步得到提高。
关键词
非对称局部二值模式(AR-LBP)
韦伯局部描述子(WLD)
协同
表示
分类
(
crc
)
稀疏
增强
的
协同
表示
分类
(
sa
-
crc
)
特征提取
Keywords
Asymmetric Region Local Binary Pattern(AR-LBP)
Weber Local Descriptor(WLD)
Collaborative Representation based Classification(
crc
)
Sparsity Augmented Collaborative Representation based Classification(
sa
-
crc
)
feature extraction
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多层AR-LBP与WLD特征融合的SA-CRC人脸识别
叶枫
叶学义
罗宵晗
陈泽
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019
1
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