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基于特征关联性的人脸高层特征研究
被引量：
1
1
作者
陈雁翔
刘磊
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第8期1049-1054,共6页
在特殊应用领域，注册者只能注册一张人脸信息，使得人脸注册信息极为有限，给人脸识别带来很大的限制。文章以参考集为基础，开展了基于特征关联性的人脸高层特征研究，通过对参考集中该人脸的所有图片特征均值和训练集、测试集中数据...
在特殊应用领域，注册者只能注册一张人脸信息，使得人脸注册信息极为有限，给人脸识别带来很大的限制。文章以参考集为基础，开展了基于特征关联性的人脸高层特征研究，通过对参考集中该人脸的所有图片特征均值和训练集、测试集中数据进行距离计算，将对应训练集、测试集中的各人脸的距离依次组合构成向量作为该脸的高层特征，该方法在很大程度上解决了注册信息缺失的问题；在Multi-PIE库和扩展YaleB库中进行了实验，并与基于稀疏表示的分类（sparse representation-based classifier，SRC）算法进行了对比。实验表明：该算法比余弦距离分类方法人脸识别的正确率提高5％～6％；与SRC算法相比，该算法更具有优越性。研究结果对单训练样本条件下的人脸识别研究有一定作用。
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关键词
人脸识别
单训练样本
参考集
特征关联
基于稀疏表示的分类算法
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职称材料
题名
基于特征关联性的人脸高层特征研究
被引量：
1
1
作者
陈雁翔
刘磊
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第8期1049-1054,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61105076)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2012HGCX0001)
+2 种基金
第51批中国博士后科学基金资助项目(2012M511402)
安徽省自然科学基金资助项目(1408085MKL76)
重庆科学技术委员会资助项目(cstc2011ggC40009)
文摘
在特殊应用领域，注册者只能注册一张人脸信息，使得人脸注册信息极为有限，给人脸识别带来很大的限制。文章以参考集为基础，开展了基于特征关联性的人脸高层特征研究，通过对参考集中该人脸的所有图片特征均值和训练集、测试集中数据进行距离计算，将对应训练集、测试集中的各人脸的距离依次组合构成向量作为该脸的高层特征，该方法在很大程度上解决了注册信息缺失的问题；在Multi-PIE库和扩展YaleB库中进行了实验，并与基于稀疏表示的分类（sparse representation-based classifier，SRC）算法进行了对比。实验表明：该算法比余弦距离分类方法人脸识别的正确率提高5％～6％；与SRC算法相比，该算法更具有优越性。研究结果对单训练样本条件下的人脸识别研究有一定作用。
关键词
人脸识别
单训练样本
参考集
特征关联
基于稀疏表示的分类算法
Keywords
face recognition
single training sample
reference set
feature correlation
sparse representation-based classifier（src） algorithm
分类号
TP391.413 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于特征关联性的人脸高层特征研究
陈雁翔
刘磊
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015
1
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