用于人脸识别的算法

资 源 简 介

用于人脸识别的算法

详 情 说 明

这篇发表在ECCV上的论文提出了一种基于Gabor特征的稀疏表示方法，专门用于解决遮挡情况下的人脸识别问题。该方法的核心创新点在于构建了Gabor遮挡字典，能够有效处理面部被部分遮挡的复杂场景。

算法首先利用Gabor滤波器提取人脸的多方向和多尺度特征，这种特征对光照变化和局部形变具有鲁棒性。接着，作者设计了专门的Gabor遮挡字典，用于稀疏编码过程中表征各种可能的遮挡模式。通过将原始人脸图像和遮挡部分共同建模到一个统一的稀疏表示框架中，系统能够准确分离出遮挡区域并完成识别。

与传统方法相比，该算法在应对眼镜、围巾等常见遮挡物时表现出显著优势。其技术价值在于将Gabor特征的强表征能力与稀疏表示的理论框架相结合，同时通过专门设计的遮挡字典填补了现有方法在遮挡处理上的理论空白。实验部分在AR、Extended Yale B等标准数据库上验证了方法的有效性，尤其在重度遮挡场景下保持较高识别率。