Sammanfattning av denna webbsida: Genom att representera indatatestbilden som en gles linjär kombination av träningsproverna via l 1 -normminimering har sparse representationsbaserad klassificering (SRC) visat lovande resultat för ansiktsigenkänning (FR). Särskilt genom att införa ett lexikon för identitetsocklusion för att koda de återstående delarna av ansiktsbilder, skulle SRC kunna leda till robusta FR-resultat mot ansiktsocklusion. Men minimeringen av l 1-normen och det höga antalet atomer i identitetsocklusionslexikonet gör SRC-systemet mycket dyrt. I detta dokument föreslås ett system för robust representation och klassificering av Gabor (GRRC) för robust FR. Användningen av Gabor-funktioner ökar inte bara diskrimineringskraften i ansiktsrepresentationen, utan gör det också möjligt för oss att beräkna ett kompakt Gabor-oklusionslexikon som har mycket mindre atomer än identitetsoklusionslexikonet. Dessutom visar vi att med Gabor funktionsomvandling, l 2 - norm kan äga rum rollen av l 1 - norm för att regularisera kodningskoefficienterna, vilket avsevärt minskar beräkningskostnaden för att koda ockluderade ansiktsbilder. Våra omfattande experiment på referens ansiktsdatabaser, som har variationer i belysning, uttryck, pose och ocklusion, visade den höga effektiviteten och effektiviteten i den föreslagna GRRC-metoden.
En Gabor funktioner extraheras för att representera ansikte bilder i närvaro av ocklusion sparse representation införs av M. Yang REF.
Gabor feature based robust representation and classification for face recognition with Gabor occlusion dictionary
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}