基于加权多尺度张量子空间的人脸图像特征提取方法

王仕民; 程柏良; 叶继华; 王明文

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基于加权多尺度张量子空间的人脸图像特征提取方法

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为了不破坏原始数据固有的高阶结构和数据之间的相关性,减少光照对图像特征的影响,并优化多尺度特征的权重,提出了基于加权多尺度张量子空间的图像特征提取方法。采用多尺度小波变换表征图像各个部位特征,使用不确定度权衡每个尺度对图像分类的作用,并组建成多尺度张量子空间,结合多线性主成分分析与线性判别分析算法,降低了图像在处理过程中的成本,保存了高维数据固有结构和相关性,完成对图像特征提取。使用CAS-PEAL-R1东方人脸库进行评测,实验结果表明,该图像特征提取算法用于图像识别过程中具有较好的效果,具有一定的可行性。

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来源
《数据采集与处理》 |2016年第4期|791-798|共8页
作者
王仕民; 程柏良; 叶继华; 王明文;
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作者单位

江西师范大学计算机信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
图像特征; 多尺度变换; 张量子空间; 多线性主成分分析; 不确定度;

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