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融合纹理与形状的人脸加权新特征

方天红 陈庆虎 廖海斌 邱益鸣

方天红, 陈庆虎, 廖海斌, 邱益鸣. 融合纹理与形状的人脸加权新特征[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(3): 321-326+340.
引用本文: 方天红, 陈庆虎, 廖海斌, 邱益鸣. 融合纹理与形状的人脸加权新特征[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(3): 321-326+340.
Fang Tianhong, Chen Qinghu, Liao Haibin, Qiu Yiming. Face Feature Weighted by Fusing Texture and Shape[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(3): 321-326+340.
Citation: Fang Tianhong, Chen Qinghu, Liao Haibin, Qiu Yiming. Face Feature Weighted by Fusing Texture and Shape[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(3): 321-326+340.

融合纹理与形状的人脸加权新特征

基金项目: 国家自然科学基金资助项目61271256 郑州市重大科技攻关资助项目072SGZS38042
详细信息
    作者简介:

    方天红博士生 研究方向为模式识别与图像处理

  • 中图分类号: TP751

Face Feature Weighted by Fusing Texture and Shape

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  • 文章访问数:  959
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  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2013-10-17
  • 刊出日期:  2015-03-05

融合纹理与形状的人脸加权新特征

    基金项目:  国家自然科学基金资助项目61271256 郑州市重大科技攻关资助项目072SGZS38042
    作者简介:

    方天红博士生 研究方向为模式识别与图像处理

  • 中图分类号: TP751

摘要: 根据人类进行人脸识别的特点,提出一种纹理与几何形状相结合的人脸新特征。新特征提取的第一步是提取脸部5个关键点;然后,根据人脸图像每个像素点到5个关键点距离动态对每个像素进行加权计算。新特征在纹理特征的基础上,融合了人脸关键点和每个纹理点与关键点之间的位置几何距离信息。与传统的单一纹理特征相比,提高了抗干扰性;而且,由于定位了5个关键点,有利于后续的人脸分块识别。在YALE人脸库和XJTU人脸库上采用线性判别方法与稀疏表示人脸识别方法的实验研究表明:新特征与传统的纹理特征相比,识别率提高了5%~10%;新特征加人脸分块方法识别率接近100%。

English Abstract

方天红, 陈庆虎, 廖海斌, 邱益鸣. 融合纹理与形状的人脸加权新特征[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(3): 321-326+340.
引用本文: 方天红, 陈庆虎, 廖海斌, 邱益鸣. 融合纹理与形状的人脸加权新特征[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(3): 321-326+340.
Fang Tianhong, Chen Qinghu, Liao Haibin, Qiu Yiming. Face Feature Weighted by Fusing Texture and Shape[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(3): 321-326+340.
Citation: Fang Tianhong, Chen Qinghu, Liao Haibin, Qiu Yiming. Face Feature Weighted by Fusing Texture and Shape[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(3): 321-326+340.

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