Face Recognition Based on Gabor Multi-channel Weighted Optimization and Sparse Representation
Qingshan Yang, Chengan Guo, Minglu Jin · JOURNAL OF ELECTRONICS INFORMATION TECHNOLOGY · 2011
稀疏表征理论在模式识别中的应用引起广泛的关注。在用稀疏表征方法研究人脸识别问题中，为了使得表征系数矢量具有更为显著的稀疏性，该文提出一种Gabor稀疏表征分类(Gabor Sparse Representation Classification, GSRC)算法，该算法利用Gabor局部特征构造字典，增强算法对外界环境变化的鲁棒性。GSRC算法对所有的Gabor特征等同对待，通过进一步考虑不同Gabor特征对识别的不同贡献，该文提出了一种加权多通道Gabor稀疏表征分类(WMC-GSRC)算法，该算法通过引入Gabor多通道模型，提取不同通道的Gabor特征分别构造字典和稀疏表征分类器，在决策级执行分类器的加权融合得到识别结果。通过在ORL, AR和FERET人脸库上的实验结果验证了该文算法的有效性。