联合Gabor误差字典和低秩表示的人脸识别算法.pdf

《联合Gabor误差字典和低秩表示的人脸识别算法》 在人脸识别领域，针对人脸图像可能出现的遮挡、伪装、光照变化以及表情变化等问题，本文提出了一种创新的算法——GDLRR（Gabor Error Dictionary and Low Rank Representation）。该算法充分利用了Gabor特征对于这些干扰因素的鲁棒性，以提高人脸识别的准确性和鲁棒性。 Gabor特征是一种在图像处理中广泛使用的特征，它能有效地捕捉到图像的纹理、边缘和方向信息。在人脸识别中，Gabor滤波器可以模拟人类视觉系统对人脸特征的感知，尤其在处理遮挡和光照变化时表现优秀。GDLRR算法首先对训练集和测试集的人脸图像分别提取Gabor特征，构建出待测试的特征字典。 接下来，算法引入了一个创新的概念——Gabor误差字典。通过将一个单位矩阵进行Gabor特征提取并训练，得到一个更紧凑的Gabor误差字典。这个误差字典能够捕获那些由于遮挡、伪装等因素导致的Gabor特征的偏差，从而增强对异常情况的适应能力。 最后，GDLRR算法结合Gabor误差字典和训练特征字典，对测试特征字典进行低秩表示。低秩表示是一种有效的降维方法，它能够在保留主要信息的同时，去除噪声和冗余信息，这对于处理复杂和多变的人脸图像尤为关键。通过低秩表示，算法可以更好地分离和识别不同的面部特征，从而提高分类识别的准确性。 实验结果显示，GDLRR算法在处理各种人脸识别问题时表现出更强的鲁棒性，并且识别准确率显著提高。无论是面对遮挡、伪装还是光照、表情变化，都能有效地识别出人脸。这表明，GDLRR算法为解决人脸识别中的挑战提供了一种有效且实用的方法。 关键词：遮挡，低秩表示，Gabor特征，误差字典，降维 该研究对于计算机视觉、模式识别和人工智能等领域具有重要的参考价值，为实际应用中的人脸识别技术提供了新的思路和解决方案。同时，对于教育和科研工作者，该论文也提供了深入理解人脸识别技术和Gabor特征运用的专业指导。