国内刊号:51-1196/TP
国际刊号:1001-3695
发布日期:
作者:杨巨成,王洁,王嫄,毛磊,代翔子,刘建征,吴超,
单位:天津科技大学人工智能学院,天津300457;
关键词:局部图结构,加权紧凑局部图结构,权重,特征提取,人脸识别,
基金:国家自然科学基金资助项目(61702367,61807024,11803022,61976156);天津市教委科研计划项目(2017KJ033,2018KJ105,2018KJ106);天津市企业科技特派员项目(20YDTPJC00560);;
针对局部图结构算法(local graph structure,LGS)构建图结构时用到的像素点距离中心像素太远,以及在图结构形成后分配权重时没有结合周围像素点到中心像素的距离因素问题,提出加权紧凑局部图结构(weighted compact local graph structure,WCLGS)算法。该算法定义了一种混合特征提取策略,从四个方向为中心像素点构建图结构,分别在垂直方向和对角线方向捕获对称和非对称信息,并且在图结构形成后对距中心像素点近的边赋较大的权重,对距中心像素点远的边赋较小的权重。WCLGS通过提取更近的像素点信息和合理的加权策略,密切关注中心像素点的近邻元素的差异,使得中心点两侧的信息提取更加均匀充分。实验证明,与现有的一些局部图结构算法相比,WCLGS在ORL(Olivetti Research Laboratory)、AR(active record)和HD(high definition)热红外人脸数据库上有更好的识别率和性能。
来源:2021年第1期
《计算机应用研究》期刊编辑部