【摘 要】
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高光谱成像可以通过捕获更多的生物特征量来增加面部特征,为人脸识别提供了新的机会,然而其数据维度高,低信噪比等特点也为人脸识别带来了新的挑战。研究了空间-光谱信息融合
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61601201);江苏省自然科学基金项目(BK20150160)
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高光谱成像可以通过捕获更多的生物特征量来增加面部特征,为人脸识别提供了新的机会,然而其数据维度高,低信噪比等特点也为人脸识别带来了新的挑战。研究了空间-光谱信息融合结合Gabor PCA算法提取人脸特征,并将所得特征放到KNN分类器进行分类。空间-光谱信息融合在传统的波段融合上加入局部空间信息,有效地去除了随机传感器噪声,并降低了数据维度;Gabor PCA通过Gabor小波对融合后的人脸图像进行滤波;运用主成分分析法(PCA)对Gabor提取的特征进行数据处理,除去冗余数据。实验在CMU高光谱人脸数据库上进行,实验结果表明该方法能很好地处理高维度数据,对姿态鲁棒性较高,识别率明显优于基于特征波段融合的2D PCA方法,识别率提高了20.9%。
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