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基于镜像图的LRC和CRC偏差结合的人脸识别
引用本文:陈铭,周先春,周杰.基于镜像图的LRC和CRC偏差结合的人脸识别[J].南京气象学院学报,2019,11(3):340-345.
作者姓名:陈铭  周先春  周杰
作者单位:南京信息工程大学 电子与信息工程学院, 南京, 210044,南京信息工程大学 电子与信息工程学院, 南京, 210044;东南大学 儿童发展与学习科学教育部重点实验室, 南京, 210096;南京信息工程大学 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心, 南京, 210044,南京信息工程大学 电子与信息工程学院, 南京, 210044
基金项目:国家自然科学基金(11202106,6160 1229);江苏省"信息与通信工程"优势学科建设工程项目;江苏省青蓝工程项目;江苏省高校自然科学研究项目(13KJB170016);东南大学基本科研业务费项目(CDLS-2016-03)
摘    要:为了提高人脸识别率及更好地显示人脸特征,本文提出了一种基于镜像图的LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法.该方法首先生成一种镜像人脸,再通过融合原始人脸和镜像人脸形成新的混合训练样本,最后利用LRC和CRC偏差结合进行人脸识别.新方法增加了训练样本的数目,克服了由于光照和姿态等外部因素带来的影响.实验结果表明,镜像图与LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法提高了人脸识别的准确性.

关 键 词:人脸识别  镜像  协作表示分类算法  线性回归分类算法  偏差  稀疏表示
收稿时间:2016/12/28 0:00:00

Combination of LRC and CRC deviation based on mirror image for face recognition
CHEN Ming,ZHOU Xianchun and ZHOU Jie.Combination of LRC and CRC deviation based on mirror image for face recognition[J].Journal of Nanjing Institute of Meteorology,2019,11(3):340-345.
Authors:CHEN Ming  ZHOU Xianchun and ZHOU Jie
Institution:School of Electronic and Information Engineering, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044,School of Electronic and Information Engineering, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044;Key Laboratory of Child Development and Learning Science of Ministry of Education, Southeast University, Nanjing 210096;Jiangsu Collaborative Innovation Center of Atmospheric Environment and Equipment Technology, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044 and School of Electronic and Information Engineering, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044
Abstract:In order to improve the accuracy of face recognition and better display facial features,we propose the combination of LRC and CRC deviation based on mirror image for face recognition.First,the proposed method generates mirror images,then by merging the original face image and the mirror image to form a new mixed training sample.Finally,face recognition is performed by using LRC and CRC deviation.The new method increases the number of training samples,and overcomes the problem of variability from pose and illumination of the original face images.The experimental results show that the LRC and CRC deviation combined method significantly improves the accuracy of face recognition.
Keywords:face recognition  mirror image  collaborative representation classification  linear regressin classification  deviation  sparse representation
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