《表8 有遮挡人脸识别率实验结果》

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《PCANet下的遮挡定位人脸识别算法》

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对测试数据进行标签化处理，结合遮挡判别分类器进行实验，测试集使用训练好的PCANet深度学习模型提取特征，通过遮挡判别分类器确定特征点是否被遮挡，从而调用模型组中不同模型进行预测，由于测试数据样本数远远小于特征维数，因此使用线性核作为分类器核函数，惩罚因子C默认为1。使用基于最小二乘支持向量机的标签预测进行识别。本文实验取数据集中墨镜遮挡图片、围巾遮挡图片以及自添加遮挡图片（对围巾遮挡图片手动添加鼻子遮挡），并与传统PCANet算法、SRC和Gabor-SRC[17]进行对比。实验结果如表8所示。