基于图像特征融合与决策融合的多模式人脸识别方法

• 作者: 刘瑾 张乐石 徐可欣
• 来源期刊: 纳米技术与精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 多模式人脸识别 图像融合 遗传算法 Dempster-Shafer证据理论 可见光图像 红外热图像
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 精密测量
• 页码范围: 65-70
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6030.2009.01.014

摘要

利用可见光图像和红外热图像进行图像融合是多模式人脸识别领域的一个新的研究方向.分别从特征级和决策级两个层次上研究了可见光图像和红外热图像的融合问题.在特征级上,引入遗传算法进行特征的优选,实现了两种图像的特征融合;在决策级上,提出利用Dempster-Shafer证据理论来实现决策的融合,并给出了具体的融合方案.分别采集了50人的红外热图像和可见光图像,每种各10张,共1000张图片进行了实验研究.实验结果表明,无论是对两种图像进行特征级融合还是决策级的融合,融合以后最终得到的识别准确率都大大提高,对于LDA和D_LDA方法达到了100%的准确率.因此,可以认为基于遗传算法的特征融合方法和基于Dempster-Shafer证据理论的决策融合方法是实现多模式人脸识别的可行方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐可欣	天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室	194	2590	26.0	39.0
2	刘瑾	天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室	33	370	12.0	18.0
3	张乐石	天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室	3	17	2.0	3.0