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Centre symmetric quadruple pattern-based illumination invariant measure

Journal of Southeast University(English Edition) 2020年第4期36卷 407-413页

作者： Hu Changhui Zhang Yang Lu Xiaobo Liu Pan School of Automation Southeast UniversityNanjing 210096China Key Laboratory of Measurement and Control of Complex Systems of Engineering of Ministry of Education Southeast UniversityNanjing 210096China School of Transportation Southeast UniversityNanjing 211189China

A centre symmetric quadruple pattern-based illumination invariant measure(CSQPIM)is proposed to tackle severe illumination variation face ***,the subtraction of the pixel pairs of the centre symmetric quadruple pattern(CSQP)is defined as the CSQPIM unit in the logarithm face local region,which may be positive or *** CSQPIM model is obtained by combining the positive and negative CSQPIM ***,the CSQPIM model can be used to generate several CSQPIM images by controlling the proportions of positive and negative CSQPIM *** single CSQPIM image with the saturation function can be used to develop the *** CSQPIM images employ the extended sparse representation classification(ESRC)as the classifier,which can create the CSQPIM image-based classification(CSQPIMC).Furthermore,the CSQPIM model is integrated with the pre-trained deep learning(PDL)model to construct the CSQPIM-PDL ***,the experimental results on the Extended Yale B,CMU PIE and Driver face databases indicate that the proposed methods are efficient for tackling severe illumination variations.

关键词： centre symmetric quadruple pattern illumination invariant measure severe illumination variations single sample face recognition

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