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融合局部形变模型的鲁棒性人脸识别

廖海斌 陈庆虎 王宏勇

廖海斌, 陈庆虎, 王宏勇. 融合局部形变模型的鲁棒性人脸识别[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(7): 877-881.
引用本文: 廖海斌, 陈庆虎, 王宏勇. 融合局部形变模型的鲁棒性人脸识别[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(7): 877-881.
LIAO Haibin, CHEN Qinghu, WANG Hongyong. Robust Face Recognition by Fusion Local Deformable Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(7): 877-881.
Citation: LIAO Haibin, CHEN Qinghu, WANG Hongyong. Robust Face Recognition by Fusion Local Deformable Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(7): 877-881.

融合局部形变模型的鲁棒性人脸识别

基金项目: 中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(20102120103000004);河南省科技攻关计划资助项目(092102210398);郑州市重大科技攻关计划资助项目(072SGZS38042)
详细信息
    作者简介:

    廖海斌,博士生。主要研究方向:模式识别与图像处理。

  • 中图分类号: P237.3

Robust Face Recognition by Fusion Local Deformable Model

Funds: 中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(20102120103000004);河南省科技攻关计划资助项目(092102210398);郑州市重大科技攻关计划资助项目(072SGZS38042)
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出版历程
  • 收稿日期:  2011-04-30
  • 刊出日期:  2011-07-05

融合局部形变模型的鲁棒性人脸识别

    基金项目:  中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(20102120103000004);河南省科技攻关计划资助项目(092102210398);郑州市重大科技攻关计划资助项目(072SGZS38042)
    作者简介:

    廖海斌,博士生。主要研究方向:模式识别与图像处理。

  • 中图分类号: P237.3

摘要: 将测试图像看成是人脸库的线性组合,并用形变模型表示,优化匹配求解组合系数,根据系数的稀疏性进行分类识别。为了进一步提高算法的鲁棒性,采用了分片加权的策略。在公用的人脸数据库上进行广泛的实验,结果表明,平均识别率达到97%以上,在遮挡30%时其识别率仍达到95%以上。本方法对人脸识别问题非常有效,且可以显著提高对伪装、遮挡变化的鲁棒性和稳定性。

English Abstract

廖海斌, 陈庆虎, 王宏勇. 融合局部形变模型的鲁棒性人脸识别[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(7): 877-881.
引用本文: 廖海斌, 陈庆虎, 王宏勇. 融合局部形变模型的鲁棒性人脸识别[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(7): 877-881.
LIAO Haibin, CHEN Qinghu, WANG Hongyong. Robust Face Recognition by Fusion Local Deformable Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(7): 877-881.
Citation: LIAO Haibin, CHEN Qinghu, WANG Hongyong. Robust Face Recognition by Fusion Local Deformable Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(7): 877-881.

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