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基于二维Gabor小波与AR-LGC的人脸特征提取算法研究
被引量：
6
1
作者
倪永婧
孙袆
+3 位作者
岳莹
郭志萍
高丽慧
刘微
《河北工业科技》
CAS
2019年第4期258-262,共5页
针对Gabor小波提取的特征信息不够全面以及维数灾难问题,提出了一种基于二维Gabor小波与AR-LGC人脸特征提取的改进算法。首先利用二维Gabor小波提取归一化人脸图像的特征信息,使用AR-LGC算子对提取的Gabor特征进行编码;然后对编码后的Ga...
针对Gabor小波提取的特征信息不够全面以及维数灾难问题,提出了一种基于二维Gabor小波与AR-LGC人脸特征提取的改进算法。首先利用二维Gabor小波提取归一化人脸图像的特征信息,使用AR-LGC算子对提取的Gabor特征进行编码;然后对编码后的Gabor特征图谱进行划分,对每个子块进行直方图统计,将其串联形成人脸表情特征向量并利用PCA进行数据压缩,最后利用C-SVM进行分类识别。实验结果表明,平均识别率为93.33%的比AR-LGC+SVM,Gabor+PCA+SVM提取特征算法的平均识别率分别高6.19%,3.33%。因此所提出的算法在人脸图像的特征信息提取方面有一定的参考价值。
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关键词
图像处理
人脸特征提取
GABOR小波
ar-lgc
直方图
PCA
C-SVM
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职称材料
选煤厂工况环境下人脸识别方法研究
2
作者
高宏杰
丛昊然
郭秀才
《工矿自动化》
北大核心
2021年第3期66-70,78,共6页
针对选煤厂人脸图像信息易受复杂环境因素影响导致识别难度较大的问题,研究了一种选煤厂工况环境下的人脸识别方法。对归一化的选煤厂原始人脸图像进行Gabor小波变换,得到8个方向、5个尺度下的特征图谱;用改进AR-LGC编码算法进行编码,...
针对选煤厂人脸图像信息易受复杂环境因素影响导致识别难度较大的问题,研究了一种选煤厂工况环境下的人脸识别方法。对归一化的选煤厂原始人脸图像进行Gabor小波变换,得到8个方向、5个尺度下的特征图谱;用改进AR-LGC编码算法进行编码,并对编码后同一尺度下不同方向的图谱进行特征融合,得到图像的融合特征图;将融合特征图划分为多个子块,统计分块直方图并加权级联得到直方图特征向量,将特征向量送入残差神经网络中训练,实现对选煤厂人员的人脸识别。改进AR-LGC编码算法增强了选煤厂人脸图像纹理相关度,解决了图像纹理相关度不足的问题,在弱化干扰特征的同时,保留了人脸图像中更多重要特征,缓解了人员面部受煤灰污染的问题。实验结果表明:当选煤厂人脸受到煤灰污染时,采用改进AR-LGC编码算法提取的特征保留了局部特征粗粒度,具有较好的抗噪性;本文方法的识别率为94.5%,平均耗时为0.9330 s,与同类算法相比,在牺牲部分时间性能的条件下提升了识别率,牺牲的时间性能在可接受范围内。
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关键词
选煤厂
人脸识别
特征提取
GABOR小波变换
ar-lgc
编码算法
残差神经网络
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职称材料
题名
基于二维Gabor小波与AR-LGC的人脸特征提取算法研究
被引量：
6
1
作者
倪永婧
孙袆
岳莹
郭志萍
高丽慧
刘微
机构
河北科技大学信息科学与工程学院
燕山大学信息科学与工程学院
河北省软件工程重点实验室
国网河北省电力公司电力科学研究院
河北化工医药职业技术学院
出处
《河北工业科技》
CAS
2019年第4期258-262,共5页
基金
河北省科技支撑计划项目(17210803D)
河北科技大学校立基金(2016PT79)
文摘
针对Gabor小波提取的特征信息不够全面以及维数灾难问题,提出了一种基于二维Gabor小波与AR-LGC人脸特征提取的改进算法。首先利用二维Gabor小波提取归一化人脸图像的特征信息,使用AR-LGC算子对提取的Gabor特征进行编码;然后对编码后的Gabor特征图谱进行划分,对每个子块进行直方图统计,将其串联形成人脸表情特征向量并利用PCA进行数据压缩,最后利用C-SVM进行分类识别。实验结果表明,平均识别率为93.33%的比AR-LGC+SVM,Gabor+PCA+SVM提取特征算法的平均识别率分别高6.19%,3.33%。因此所提出的算法在人脸图像的特征信息提取方面有一定的参考价值。
关键词
图像处理
人脸特征提取
GABOR小波
ar-lgc
直方图
PCA
C-SVM
Keywords
image processing
face feature extraction
Gabor wavelet
ar-lgc
histogram
PCA
C-SVM
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
选煤厂工况环境下人脸识别方法研究
2
作者
高宏杰
丛昊然
郭秀才
机构
甘肃靖远煤业集团有限责任公司
西安科技大学电气与控制工程学院
出处
《工矿自动化》
北大核心
2021年第3期66-70,78,共6页
基金
甘肃省省级重点人才项目(甘组通字〔2020〕9号)。
文摘
针对选煤厂人脸图像信息易受复杂环境因素影响导致识别难度较大的问题,研究了一种选煤厂工况环境下的人脸识别方法。对归一化的选煤厂原始人脸图像进行Gabor小波变换,得到8个方向、5个尺度下的特征图谱;用改进AR-LGC编码算法进行编码,并对编码后同一尺度下不同方向的图谱进行特征融合,得到图像的融合特征图;将融合特征图划分为多个子块,统计分块直方图并加权级联得到直方图特征向量,将特征向量送入残差神经网络中训练,实现对选煤厂人员的人脸识别。改进AR-LGC编码算法增强了选煤厂人脸图像纹理相关度,解决了图像纹理相关度不足的问题,在弱化干扰特征的同时,保留了人脸图像中更多重要特征,缓解了人员面部受煤灰污染的问题。实验结果表明:当选煤厂人脸受到煤灰污染时,采用改进AR-LGC编码算法提取的特征保留了局部特征粗粒度,具有较好的抗噪性;本文方法的识别率为94.5%,平均耗时为0.9330 s,与同类算法相比,在牺牲部分时间性能的条件下提升了识别率,牺牲的时间性能在可接受范围内。
关键词
选煤厂
人脸识别
特征提取
GABOR小波变换
ar-lgc
编码算法
残差神经网络
Keywords
coal preparation plant
face recognition
characteristics extraction
Gabor wavelet transform
ar-lgc
coding algorithm
residual neural network
分类号
TD948/67 [矿业工程—选矿]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于二维Gabor小波与AR-LGC的人脸特征提取算法研究
倪永婧
孙袆
岳莹
郭志萍
高丽慧
刘微
《河北工业科技》
CAS
2019
6
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下载PDF
职称材料
2
选煤厂工况环境下人脸识别方法研究
高宏杰
丛昊然
郭秀才
《工矿自动化》
北大核心
2021
0
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职称材料
已选择
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