基于少量特征点的多模态人脸识别

• 作者: 袁理 陈庆虎
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 多模态信息 子集划分 少量特征点
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 190-193,254
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4295字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1106-0522

摘要

针对二维人脸识别对姿态和光照变化较为敏感的问题,提出了一种基于少量特征点的多模态人脸识别方法.在训练阶段,对三维人脸数据进行二次处理和数据挖掘,为建立完备的特征模板奠定了基础；提出了一种简洁高效的样本聚类方法,克服了特征提取过程中的非线性问题；通过局部特征分析(Local Feature Analysis,LFA)实现了特征点“局部”与“全局”信息的融合.实验证明该方法在具有较高执行效率的同时,对人脸图像的姿态和光照变化具有理想的鲁棒性,在WHU-3D小规模人脸数据库上取得了98.06％的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁理	武汉大学电子信息学院	5	9	2.0	2.0
3	陈庆虎	武汉大学电子信息学院	38	180	9.0	11.0