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适用于彩色图像人脸识别的字典学习算法

         
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摘要

现有的基于稀疏表示的人脸识别算法在识别前需要将彩色人脸图像转换成灰度人脸图像，这样虽然提高了运算速度，但忽视了不同色彩通道数据本身所包含的信息及它们之间的相关性。为了利用不同通道间相关性，基于标签一致的K奇异值分解（ LC-KSVD)字典学习算法，提出了一种适用于彩色图像人脸识别的字典学习算法。该算法将RGB通道数据顺序排列成列向量，并在稀疏编码的环节中，对正交匹配追踪（ OMP)算法的内积计算准则进行修正，以此提高字典原子的色彩表达能力。在彩色人脸数据库上进行实验，结果表明：所提出的字典学习算法能够有效地提高识别率。%The existing sparse-representation-based face recognition algorithms usually transform the color face images into gray images. Although this procedure increases the recognition speed,it ignores the infor-mation of the different color channels and the correlation among them. In order to utilize the correlation a-mong different channels,based on the label consistent K-Singular Value Decomposition( LC-KSVD) algo-rithm,a new dictionary learning method for color face recognition is proposed. To improve the representing ability of each atom for color images,this algorithm concatenates R,G and B values into a single vector,and then introduces a new inner product into orthogonal matching pursuit( OMP) during sparse coding proce-dure. Experiments on different color face images datasets demonstrate that the proposed algorithm can a-chieve a higher recognition rate.

著录项

  • 来源
    《电讯技术》 |2016年第4期|365-371|共7页
  • 作者

    施静兰; 常侃; 张智勇; 覃团发;

  • 作者单位

    广西大学 计算机与电子信息学院;

    南宁530004;

    广西大学 计算机与电子信息学院;

    南宁530004;

    广西高校多媒体通信与信息处理重点实验室 广西大学;

    南宁530004;

    广西多媒体通信与网络技术重点实验室培育基地 广西大学;

    南宁530004;

    广西大学 计算机与电子信息学院;

    南宁530004;

    广西大学 计算机与电子信息学院;

    南宁530004;

    广西高校多媒体通信与信息处理重点实验室 广西大学;

    南宁530004;

    广西多媒体通信与网络技术重点实验室培育基地 广西大学;

    南宁530004;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 模式识别与装置;
  • 关键词

    彩色图像; 人脸识别; 稀疏表示; 字典学习; 稀疏编码;

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