基于PCA/ICA和误差补偿算法的眼镜摘除研究

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

信息光学与图像处理 | 更新时间：2025-09-01

- 基于PCA/ICA和误差补偿算法的眼镜摘除研究
- The research of glasses removal based on PCA/ICA and error compensation
- 光学技术 2014年40卷第5期页码：429-433
- 作者机构：
  
  1. 1:兰州理工大学电气工程与信息工程学院
  2. 2:西北民族大学数学与计算机科学学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  甘肃省自然基金(1310RJYA013)
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2014.05.011
  中图分类号：
- 纸质出版：2014
- 稿件说明：
移动端阅览
刘仲民, 李战明, 王亚运, 等. 基于PCA/ICA和误差补偿算法的眼镜摘除研究[J]. 光学技术, 2014,40(5):429-433.

The research of glasses removal based on PCA/ICA and error compensation[J]. 2014, 40(5): 429-433.
刘仲民, 李战明, 王亚运, 等. 基于PCA/ICA和误差补偿算法的眼镜摘除研究[J]. 光学技术, 2014,40(5):429-433. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2014.05.011.

The research of glasses removal based on PCA/ICA and error compensation[J]. 2014, 40(5): 429-433. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2014.05.011.

眼镜遮挡对人脸图像识别率影响较大

为了提高戴眼镜人脸图像的识别率

需要摘除正面人脸图像中眼镜。采用PCA和ICA算法提取了二阶统计信息、高阶信息

较好地刻画了人脸的细节特征;同时结合灰度补偿算法

弥补了由于戴眼镜图像未参与特征空间的训练过程中所造成的合成图像中人脸表情的失真;利用反复的迭代补偿算法进行人脸重建。通过Yale人脸数据库进行仿真实验结果表明:该方法合成的图像没有眼镜的痕迹

看起来更加自然

有效地改善了戴眼镜图像的面部特性

提高了人脸的识别率。

浏览量

217

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于PCA和ICA的多光谱数据降维方法

基于核独立成分分析的人脸识别

基于级联网络的年龄性别识别研究

基于扩展三通道响应项的光谱反射率重构算法

基于保局PCA的三维点云配准算法