具有最佳类间可分离性的弹性图匹配人脸验证新方法

• 作者: 林健文 谈正 邢延超
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 人脸验证 弹性图匹配 支持向量机 增强型矩形网格
• 年，卷（期）: 2003,（6）
• 所属期刊栏目: 长江学者论坛
• 页码范围: 565-568
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.2003.06.004

摘要

针对传统弹性图匹配中成本函数未能有效体现人脸形状差异,且无法自动确定各成本分量权值的问题,提出了利用支持向量机增强弹性图匹配的人脸验证新方法.该方法首先在成本函数中引入面部几何特征相似度成本,使其充分体现人脸形状差异,然后将成本函数各分量组成一个相似度向量,利用支持向量机进行学习,并利用所得分类器的判别式生成新成本函数.新成本函数反映了各成本分量的重要性,具有最佳类间可分离性.实验表明,本方法动态匹配误差降低了约1.5个像素,人脸验证准确率比传统方法提高了6.6%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谈正	西安交通大学电子与信息工程学院	43	604	13.0	23.0
2	邢延超	西安交通大学电子与信息工程学院	6	102	5.0	6.0
3	林健文	香港理工大学电子资讯工程系	3	12	3.0	3.0