改进SRC算法在人脸识别中的应用_雷明军.pdfVIP

第 卷 第 期 电子设计工程 年 月 21 4 2013 2 Vol.21 No.4 Electronic Design Engineering Feb. 2013 改进SRC 算法在人脸识别中的应用 雷明军 ， 彭进 业 ， 冯晓毅 （西北工业大学 电子信息 学院 ， 陕 西 西安 710129 ） 摘要： 稀疏表 示分类算法 （Sparse Representation-based Classification ，SRC ）在人 脸 数据 库上 有很 高的识别 性 能 。 然 而 ， 对于姿 态变化 ，SRC 的识别 效 果 并不理 想 。 针 对 SRC 算法不 能 解 决测试样 本与训练 样 本存 在 偏 移误 差 的 问题 ，本文 提出了 基于 SRC 的 改进 算法 。 该 算法将 每 一类的训练 样 本 单独作 为训练 字典 ，利 用迭代 校 正和基于金 字塔 分层机构 的运 动偏 移 估 计方法得 到最 终 的偏 移 量 ，最后对校 正后 的测试样 本使用 SRC 算法实现分类 。 实验结果表 明该 方法 对 于有偏 移误 差 的人 脸 图像 具有 较 好 的鲁棒性及 识别率 。 关键词： SRC ； 人 脸 识别 ； 迭代 校 正 ； 运动偏 移 估 计 中图分类号： 文献标识码： 文章编号 （ ） TP312 A ：1674－6236 2013 04-0137-03 Application of a kind of improved SRC algorithm in face recognition LEI Ming-jun ， PENG Jin-ye ， FENG Xiao-yi （ ， ， ’ ， ） Dept. of Electronics and Information Northwestern Polytechnical University Xi an 710129 China Abstract: Sparse representation of classification algorithm has high identification performance on the face database. However ， because of the attitude changes ， SRC recognition effect is not ideal. Because the SRC algorithm can not solve the offset error problem between test samp