基于特征融合和流形增强的视频人脸识别

• 作者: 刘仁金 杨思春 黄存东
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 特征融合 流形 视频人脸识别 局部特征 全局特征
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 193-196
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3667字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.09.058

摘要

提出一种在视频环境下的人脸识别算法(FFME).将人脸划分为不同的区域,并融合针对人脸不同区域变化特点的不同类型局部特征,建立K-NN模型,根据sum rule划分人脸分类,利用流形建立参考人脸图集,以此重排分类结果,增强人脸识别准确率.在视频人脸数据库Mobo数据集和Honda/UCSD数据集上的实验结果表明,FFME的识别性能优于主成分分析、线性鉴别分析、隐马尔科夫模型、局部线性嵌入,以及流形距离等方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨思春	安徽工业大学计算机学院	71	416	11.0	17.0
2	刘仁金	皖西学院信息工程学院	53	247	9.0	13.0
3	黄存东	安徽国防科技职业学院信息工程系	46	114	4.0	9.0