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基于分块低秩张量分解与PFFT算法的高光谱人脸识别

DOI：10.3390/sym10120714 期刊：Symmetry 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 具有充分区分性光谱和空间信息的高光谱成像技术为稳健的人脸图像识别带来了新机遇。然而高光谱成像存在若干挑战，包括信噪比（SNR）低、波段间个体内错位以及数据维度高等问题。大量研究表明全局与局部人脸特征在识别中均起重要作用。本研究提出一种基于局部块低秩张量分解的高光谱人脸图像新型局部特征提取算法，该算法同时保留了邻域关系与光谱维度信息。此外，采用极坐标离散快速傅里叶变换（PFFT）算法提取全局轮廓特征，该方法能应对光照、表情、不对称（朝向）及衰老变化等人脸识别相关挑战。进一步通过融合获得的局部与全局特征构建集成分类器。研究使用香港理工大学数据库进行方法评估，并与其他现有高光谱人脸识别算法对比。数值实验结果表明，本算法性能与最优CRC_RLS和PLS方法相当。
作者： Mengmeng Wu，Dongmei Wei，Liren Zhang，Yuefeng Zhao
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过结合低秩张量分解提取的局部特征和极坐标离散快速傅里叶变换提取的全局特征，开发一种鲁棒的高光谱人脸识别方法，并构建集成分类器以提高识别精度。

研究成果

所提出的方法有效结合了高光谱人脸识别中的局部与全局特征，在准确率上达到了与现有方法相当的水平。该方法凸显了光谱信息与空间信息的互补性，但建议未来工作应增强判别性信息并改进集成技术。

研究不足

该研究受限于现有的公共高光谱人脸数据库规模较小、个体随时间变化的潜在差异，以及高数据维度带来的计算复杂性。局部集成分类器相比全局分类器未显示出显著优势，表明在图像块选择和集成方法上仍有改进空间。

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