基于单演特征和稀疏表示的人脸识别

为了使得稀疏表示分类方法具有更好的识别效果,提出了基于单演特征的稀疏表示分类(MSRC)方法.相对于Gabor特征,单演特征能够用于提取图像的相位信息,而相位信息对光照不敏感,因此MSRC方法能提高图像的光照鲁棒性.相对于Gabor特征的多尺度和多方向,单演特征能够减少特征的处理时间.实验结果表明:文中所提的方法具有使用价值,识别率和速度方面得到了一定的提升.     

基于单演特征和协同表示的人脸识别方法

基于协同表示的分类方法解决了稀疏表示分类方法太过强调l1模的问题被广泛应用于人脸识别中。为了进一步提高鲁棒性和识别率,提出了基于单演特征的协同表示分类方法,即MCRC。单演特征所提取的图像相位信息对光照的鲁棒性强并且其方向信息和幅值信息对姿态的鲁棒性也很高,相对于Gabor特征的多尺度和多方向,单演特征在特征变换的速度上也具有一定优势。在AR、LFW人脸数据库上的实验结果表明,该方法具有可行性和有效性。