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摘要:
传统人脸识别算法通常把光照处理和姿态校正作为两个相对独立的处理过程,难以取得全局最优识别性能.针对该问题,本文根据人脸的非刚体特性,将仿射变换和分块思想融入线性重构模型中,提出了一种基于仿射最小线性重构误差(Affine Minimum Linear Reconstruction Error,AMLRE)的人脸识别算法,在处理光照问题的同时能够补偿姿态变化造成的局部区域对齐误差,以获得更好的全局识别性能.在公共数据集上的实验结果表明,本文提出的算法对光照和姿态有很好的鲁棒性,同时与现有的人脸识别算法相比,本文的算法具有更高的识别率.
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文献信息
篇名 姿态和光照可变条件下的仿射最小线性重构误差人脸识别算法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 人脸识别 线性重构 仿射变换 Lucas-Kanade算法
年,卷(期) 2012,(10) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 1965-1970
页数 6页 分类号 TP391
字数 5690字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2012.10.010
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研究主题发展历程
节点文献
人脸识别
线性重构
仿射变换
Lucas-Kanade算法
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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