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摘要:
根据人脸光照变化非线性的特性,本文提出用二次多项式模型来描述非正面光照条件下的人脸图像与正面光照条件下的人脸图像在对应象素点灰度之间的关系,进而提出一种人脸光照归一化方法.本方法的一个重要特点是独立于先验的物理模型而通过建立统计回归模型来学习不同光照图像之间的关系.此外,提出用基于PCA的方法对光照归一化后的人脸图像进行加权补偿,进一步改善图像的视觉效果.在Extended YaleB和CMU-PIE人脸库上的实验结果表明,新方法在改善人脸视觉效果同时能大大提高人脸识别准确率.
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文献信息
篇名 基于二次多项式模型的人脸光照归一化
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 人脸识别 光照归一化 二次多项式模型
年,卷(期) 2010,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1791-1797
页数 分类号 TP391
字数 6516字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赖剑煌 中山大学信息科学与技术学院 41 804 15.0 28.0
3 谢晓华 中山大学数学与计算科学学院 19 67 3.0 8.0
9 郑伟诗 伦敦大学玛丽皇后学院计算机系 1 13 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
人脸识别
光照归一化
二次多项式模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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