一种重要区域重采样的人脸检索方法

• 作者: 蒋舒卉 钱学明
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 人脸检索 重要区域重采样 特征提取
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 页码范围: 119-123
• 分类号: TN911.73
• 语种: 中文

摘要

针对人脸中不同部位对检索和识别的区分力度的影响问题,提出了一种基于重要区域重采样的人脸检索方法.该方法不仅继承了图像分块后的特征提取保留局部信息的优点,而且只需对人脸中最重要的部位进行重采样,即以一定采样步长移动采样小块,密集采集重要区域,并以指定距离交叠其他小块,从而避免了均匀分块对重要区域划分不当而丧失判别力的问题,进而降低了识别复杂度,提高了识别的抗干扰能力.在人脸检索中,所提方法实现了重要区域的加权处理,与现有均匀分块方法相比,在计算复杂度增加不大的情况下大大提高了人脸的识别能力.大量的对比实验验证了所提方法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱学明	西安交通大学信息与通信工程系	6	17	3.0	4.0
2	蒋舒卉	西安交通大学信息与通信工程系	1	1	1.0	1.0