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一种基于稠密SIFT特征对齐的稀疏表达人脸识别算法
被引量：
10
1
作者
周全
魏昕
+1 位作者
陈建新
郑宝玉
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第8期1913-1919,共7页
该文针对人脸图像受到非刚性变化的影响,如旋转、姿态以及表情变化等,提出一种基于稠密尺度不变特征转换(SIFT)特征对齐(Dense SIFT Feature Alignment,DSFA)的稀疏表达人脸识别算法。整个算法包含两个步骤:首先利用DSFA方法对齐训练和...
该文针对人脸图像受到非刚性变化的影响,如旋转、姿态以及表情变化等,提出一种基于稠密尺度不变特征转换(SIFT)特征对齐(Dense SIFT Feature Alignment,DSFA)的稀疏表达人脸识别算法。整个算法包含两个步骤:首先利用DSFA方法对齐训练和测试样本;然后设计一种改进的稀疏表达模型进行人脸识别。为加快DSFA步骤的执行速度,还设计了一种由粗到精的层次化对齐机制。实验结果表明:在ORL,AR和LFW 3个典型数据集上,该文方法都获得了最高的识别精度。该文方法比传统稀疏表达方法在识别精度上平均提高了4.3%,同时提高了大约6倍的识别效率。
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关键词
人脸识别
人脸对齐
稠密尺度不变特征转换特征
稀疏表达模型
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职称材料
题名
一种基于稠密SIFT特征对齐的稀疏表达人脸识别算法
被引量：
10
1
作者
周全
魏昕
陈建新
郑宝玉
机构
南京邮电大学宽带通信与传感网技术教育部重点实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第8期1913-1919,共7页
基金
国家自然科学基金(61201165
61271240
+2 种基金
61401228
61403350)
南京邮电大学科研基金(NY213067)资助课题
文摘
该文针对人脸图像受到非刚性变化的影响,如旋转、姿态以及表情变化等,提出一种基于稠密尺度不变特征转换(SIFT)特征对齐(Dense SIFT Feature Alignment,DSFA)的稀疏表达人脸识别算法。整个算法包含两个步骤:首先利用DSFA方法对齐训练和测试样本;然后设计一种改进的稀疏表达模型进行人脸识别。为加快DSFA步骤的执行速度,还设计了一种由粗到精的层次化对齐机制。实验结果表明:在ORL,AR和LFW 3个典型数据集上,该文方法都获得了最高的识别精度。该文方法比传统稀疏表达方法在识别精度上平均提高了4.3%,同时提高了大约6倍的识别效率。
关键词
人脸识别
人脸对齐
稠密尺度不变特征转换特征
稀疏表达模型
Keywords
Face recognition
Face alignment
Dense Scale Invariant Feature Fransform （SIFT） Feature
Sparse representation model
分类号
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
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被引量
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1
一种基于稠密SIFT特征对齐的稀疏表达人脸识别算法
周全
魏昕
陈建新
郑宝玉
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
10
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