基于相似度分布的开集人脸识别方法

• 作者: 张凯 苏剑波
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 开集 线性判别分析(IDA)
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 147-152
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4582字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2011.01.019

摘要

利用相似度多个维度的信息进行开集判别,以提高开集人脸识别的准确率.该方法首先通过大量带标识的测试样本获得已知类样本和非已知类样本相似度向量的分布,然后引入线性判别分析学习两个类中相似度向量的分布特征,在开集判别中通过相似度向量的特征匹配来判断样本是否为已知类.利用相似度分布中的分类信息,训练出的特征具有更强的分类能力.不同人脸库的实验表明,相对于传统方法,文中方法能提高开集识别的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏剑波	上海交通大学自动化系	73	1338	21.0	35.0
2	张凯	上海交通大学自动化系	65	920	16.0	29.0