基于数据场的人脸特征提取

• 作者: 丁丽丽 李凯 田双亮 耿丽君
• 来源期刊: 西北民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 特征提取 数据场 自然拓扑聚类算法 粗糙集
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机
• 页码范围: 32-36
• 页数: 5页
• 分类号: TP274.+5
• 字数: 4151字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-2102.2009.04.008

摘要

人脸识别是当今一项热门的研究方向,在现实生活中有着广泛的应用.目前国内还没有一个稳定性和鲁棒性强的算法能够很好地适应各种复杂的环境,如光照条件、人脸方向及面部表情等的差异.针对这种不足,分析数据场的基本原理,采用基于数据场势场的自然拓扑聚类算法结合粗糙集的方法对人脸图像进行加强和特征提取.实验表明:该方法拟解决以往人脸识别算法中不能准确快速识别以及鲁棒性差的瓶颈问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田双亮	西北民族大学计算机与信息工程学院	153	388	10.0	13.0
2	李凯	西北民族大学计算机与信息工程学院	12	25	4.0	4.0
3	丁丽丽	西北民族大学计算机与信息工程学院	10	25	3.0	5.0
4	耿丽君	山西财经大学会计学院	7	14	3.0	3.0