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题名基于因素分解模型的两步人脸识别
被引量：1
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作者
程载和
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机构
无锡职业技术学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第B11期263-266,共4页
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文摘
为了减轻人脸识别中表情以及姿态等因素变化对识别结果的影响,Xu提出了利用原始样本和对称样本的两步人脸识别算法。但当人脸图像受外在因素干扰产生较大变化时,该方法的识别结果并不理想。因此提出了一种基于因素分解模型的两步人脸识别算法。新算法在特征提取过程中利用因素分解模型将"身份因素"和"表情因素"从人脸图像中分离出来,加以控制。然后提取测试集图像中的新身份和新表情,并将其与训练集中的旧身份或旧表情相互作用,合成新的人脸图像。同时为了保证分类精度,在识别阶段针对原始样本和合成样本分别采用两步人脸识别的方法,充分利用了分数层次融合的优势,进一步提高了算法的识别效果。
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关键词
人脸识别
表情因素
因素分解模型
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Keywords
Face recognition, Expression factor, Factorization model
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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