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两因子模型在多姿态人脸识别中的应用

袁理 陈庆虎 鄢煜尘 段柳云

袁理, 陈庆虎, 鄢煜尘, 段柳云. 两因子模型在多姿态人脸识别中的应用[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(5): 546-549.
引用本文: 袁理, 陈庆虎, 鄢煜尘, 段柳云. 两因子模型在多姿态人脸识别中的应用[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(5): 546-549.
YUAN Li, CHEN Qinghu, YAN Yuchen, DUAN Liuyun. Application of Two-factors Model in Multi-Pose Face Recognition[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(5): 546-549.
Citation: YUAN Li, CHEN Qinghu, YAN Yuchen, DUAN Liuyun. Application of Two-factors Model in Multi-Pose Face Recognition[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(5): 546-549.

两因子模型在多姿态人脸识别中的应用

基金项目: 湖北省科技攻关计划资助项目(2006AA301B44)
详细信息
    作者简介:

    袁理,博士生,现从事模式识别与图像处理研究。

  • 中图分类号: P237.3

Application of Two-factors Model in Multi-Pose Face Recognition

Funds: 湖北省科技攻关计划资助项目(2006AA301B44)
计量
  • 文章访问数:  660
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  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2012-03-15
  • 刊出日期:  2012-05-05

两因子模型在多姿态人脸识别中的应用

    基金项目:  湖北省科技攻关计划资助项目(2006AA301B44)
    作者简介:

    袁理,博士生,现从事模式识别与图像处理研究。

  • 中图分类号: P237.3

摘要: 通过对两因子模型的进一步深化、提炼和改进,提出了一种基于两因子模型的多姿态人脸识别方法,该方法能有效地缓解人脸特征对姿态变化较为敏感的问题。实验结果表明,经过姿态因子分离后的人脸全局或局部特征在保持较高显著性的同时,均对姿态变化具有理想的鲁棒性,在FERET人脸数据库上取得了最高92.5%的识别率。

English Abstract

袁理, 陈庆虎, 鄢煜尘, 段柳云. 两因子模型在多姿态人脸识别中的应用[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(5): 546-549.
引用本文: 袁理, 陈庆虎, 鄢煜尘, 段柳云. 两因子模型在多姿态人脸识别中的应用[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(5): 546-549.
YUAN Li, CHEN Qinghu, YAN Yuchen, DUAN Liuyun. Application of Two-factors Model in Multi-Pose Face Recognition[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(5): 546-549.
Citation: YUAN Li, CHEN Qinghu, YAN Yuchen, DUAN Liuyun. Application of Two-factors Model in Multi-Pose Face Recognition[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(5): 546-549.

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