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基于“SOM脸”的选择性单训练样本人脸识别
被引量:
1
1
作者
谭晓阳
刘俊
张福炎
《南京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第1期44-47,共4页
基于“SOM脸”计算模型提出一种新的人脸局部区域重要程度度量方法 ,并用于进行选择性单训练样本人脸识别。从机器人脸识别的角度 ,并未预先人为设定任何重要区域 ,而是通过学习来自动发现这些对机器而言相对重要的人脸区域 ,即包含类...
基于“SOM脸”计算模型提出一种新的人脸局部区域重要程度度量方法 ,并用于进行选择性单训练样本人脸识别。从机器人脸识别的角度 ,并未预先人为设定任何重要区域 ,而是通过学习来自动发现这些对机器而言相对重要的人脸区域 ,即包含类信息相对丰富的区域 ,并将其进行可视化。实验结果表明 ,在利用了人脸局部区域重要程度信息后 ,识别算法的性能和效率均得到提高 ;特别是仅选择人脸图像中若干部分重要的区域用于识别时 ,在提高识别效率的同时 ,识别性能未见明显下降。
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关键词
人脸识别
单训练样本人脸识别
自组织神经网络
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职称材料
题名
基于“SOM脸”的选择性单训练样本人脸识别
被引量:
1
1
作者
谭晓阳
刘俊
张福炎
机构
南京大学软件新技术国家重点实验室
南京航空航天大学计算机科学与工程系
出处
《南京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第1期44-47,共4页
基金
国家自然科学基金 (60 2 71 0 1 7)资助项目
江苏省自然科学基金 (BK2 0 0 2 0 92 )资助项目
+1 种基金
高等学校骨干教师资助计划
江苏省"青蓝"工程基金资助
文摘
基于“SOM脸”计算模型提出一种新的人脸局部区域重要程度度量方法 ,并用于进行选择性单训练样本人脸识别。从机器人脸识别的角度 ,并未预先人为设定任何重要区域 ,而是通过学习来自动发现这些对机器而言相对重要的人脸区域 ,即包含类信息相对丰富的区域 ,并将其进行可视化。实验结果表明 ,在利用了人脸局部区域重要程度信息后 ,识别算法的性能和效率均得到提高 ;特别是仅选择人脸图像中若干部分重要的区域用于识别时 ,在提高识别效率的同时 ,识别性能未见明显下降。
关键词
人脸识别
单训练样本人脸识别
自组织神经网络
Keywords
face recognition
single training image per person
sel f-organizing map
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [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“SOM脸”的选择性单训练样本人脸识别
谭晓阳
刘俊
张福炎
《南京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
1
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