【摘 要】
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伪装条件下的鲁棒人脸识别，目前在人脸识别领域被日益重视，并认为是难点问题之一。本文采用非伪装建模方法，提出了一种基于局部相位量化特征提取与仿生模式识别理论的伪装人脸识
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61072127);广东省自然科学基金项目(No.10152902001000002,No.S2011040004211,No.S2011010001085,No.07010869);广东省高等学校高层次人才项目(粤教师函[2010]79号)
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伪装条件下的鲁棒人脸识别，目前在人脸识别领域被日益重视，并认为是难点问题之一。本文采用非伪装建模方法，提出了一种基于局部相位量化特征提取与仿生模式识别理论的伪装人脸识别算法。该算法采用了局部相位量化方法进行对伪装模式下具有较好鲁棒性的相位统计特征提取，进而采用仿生神经元构建高维几何覆盖形体，有效利用了不同类别人脸特征的连续性，从而避免了伪装模式的干扰。在AR数据库及采用警用面部复合软件设计建立的伪装数据库上的仿真实验均表明，与现有主流算法相比较而言，本文所提识别算法在伪装条件下取得了较高的识别性能。
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