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适用于彩色图像人脸识别的字典学习算法
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-致的K奇异值分解(LC-KSVD)字典学习算法,提出了-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....
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Published in: | 电讯技术 2016, Vol.56 (4), p.365-371 |
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Main Author: | |
Format: | Article |
Language: | Chinese |
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Summary: | 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-致的K奇异值分解(LC-KSVD)字典学习算法,提出了-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. |
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ISSN: | 1001-893X |
DOI: | 10.3969/j.issn.1001-893x.2016.04.003 |