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基于特征点邻域SIFT描述子的人脸识别
被引量：
2
1
作者
李文洋
陈云
华继钊
《现代电子技术》
北大核心
2016年第3期23-26,共4页
在人脸识别算法中,尺度不变的SIFT特征是人脸局部特征的重要描述方式之一。在传统SIFT方法中,由于特征点的坐标是根据高斯差分空间的局部极值点来确定的,造成特征点匹配困难。通过基于回归的局部二值特征对人脸进行校准,确定对人脸有意...
在人脸识别算法中,尺度不变的SIFT特征是人脸局部特征的重要描述方式之一。在传统SIFT方法中,由于特征点的坐标是根据高斯差分空间的局部极值点来确定的,造成特征点匹配困难。通过基于回归的局部二值特征对人脸进行校准,确定对人脸有意义的特征点位置。用SIFT特征描述子的不变特性描述人脸的局部特征,能够有效地提高识别速度以及识别率。对特征点进行区域加权,能够对人脸的姿态变化以及角度偏转有一定的鲁棒性。
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关键词
局部二值
特征
线性回归
特征
点
sift特征描述子
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职称材料
题名
基于特征点邻域SIFT描述子的人脸识别
被引量：
2
1
作者
李文洋
陈云
华继钊
机构
扬州大学信息工程学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2016年第3期23-26,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60875004)
文摘
在人脸识别算法中,尺度不变的SIFT特征是人脸局部特征的重要描述方式之一。在传统SIFT方法中,由于特征点的坐标是根据高斯差分空间的局部极值点来确定的,造成特征点匹配困难。通过基于回归的局部二值特征对人脸进行校准,确定对人脸有意义的特征点位置。用SIFT特征描述子的不变特性描述人脸的局部特征,能够有效地提高识别速度以及识别率。对特征点进行区域加权,能够对人脸的姿态变化以及角度偏转有一定的鲁棒性。
关键词
局部二值
特征
线性回归
特征
点
sift特征描述子
Keywords
local binary feature
linear regression
feature point
sift
feature descriptor
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征点邻域SIFT描述子的人脸识别
李文洋
陈云
华继钊
《现代电子技术》
北大核心
2016
2
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