%0 Journal Article
%T 基于鉴别字典学习的遮挡人脸姿态识别<br>Occluded Face Pose Recognition Based on Dictionary Learning with Discrimination Performance
%A 邱益鸣
%A 廖海斌
%A 陈庆虎&lt
%A br&gt
%A QIU Yiming
%A LIAO Haibin
%A CHEN Qinghu
%J 武汉大学学报·信息科学版
%D 2018
%R 10.13203/j.whugis20150298
%X 利用字典学习与稀疏表示的信号重建与分类的性能，两步字典训练学习方法引入到鲁棒性人脸姿态识别中。首先，将人脸姿态离散化为不同的子空间，使用K-奇异值分解法（K-SVD）为每个子空间训练一个子字典使其对应一个类别；然后，将所有子字典组合成超完备字典；最后，采用基于Gabor特征与稀疏表示的方法进行姿态分类。为了提高字典的分类能力，本文采用两步字典训练学习方法，并在第二步学习中加入类别约束；为了提高算法的鲁棒性，本文重构一个遮挡人脸字典，解决人脸姿态识别中人脸遮挡问题。通过在公开的XJTU、PIE和CAS-PEAL-R1人脸库上的实验结果表明，本文方法在具有光照、噪声和遮挡变化的人脸库识别率均能达到95%左右，基本能达到实际应用的要求
%K 人脸姿态识别
%K 人脸识别
%K 遮挡人脸处理
%K 字典学习
%K 稀疏表示
%K &lt
%K br&gt
%K face pose recognition
%K face recognition
%K occlusion face processing
%K dictionary-learning
%K sparse representation
%U http://ch.whu.edu.cn/CN/abstract/abstract5980.shtml