基于区域收缩的大规模数据库人脸识别

• 作者: 孙济洲 李朝友
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 大规模人脸识别 识别速度 内存占用 离散余弦变换 图像压缩 区域收缩
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 典型应用
• 页码范围: 2049-2052
• 分类号: TP391.413
• 字数: 4814字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02049

摘要

为提高大规模数据库人脸识别的速度和减少内存占用,提出了基于区域收缩的大规模数据库人脸识别方法.把离散余弦变换(DCT)图像压缩技术推广到人脸特征数据库的压缩,对数据库进行多级压缩,生成几个压缩率逐步降低的子数据库.在这些子数据库上,按压缩比由高到低的顺序,逐级进行粗略的人脸识别,根据上一级的识别结果,逐级缩小识别范围.最后,在一个很小的范围内,在原未压缩的数据库上进行精确识别.实验显示,识别时间仅为传统方法的29.2％,内存占用仅为传统方法的10.2％,硬盘资源消耗比传统方法仅多11％,识别率没有显著降低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙济洲	天津大学计算机科学与技术学院	157	1707	21.0	34.0
2	李朝友	天津公安警官职业学院电教中心	8	9	2.0	3.0