基于血流模型和贝叶斯的红外人脸识别

• 作者: 周翔 方文俊 汤进 罗斌
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 红外人脸识别 血流图 贝叶斯分类 类间距 类内距
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 26-29,33
• 页数: 5页
• 分类号: TP317.4
• 字数: 3892字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2013.11.007

摘要

人脸识别是图像处理领域的一个热点。由于红外人脸识别可以避免可见光人脸识别存在的一些固有的缺陷，因此有着广阔的应用前景。文中从统计学角度和生物特征角度提出基于贝叶斯分类和血流模型的红外人脸识别方法，这种方法可以充分利用人脸血流模型的优势，减弱环境因素对红外人脸识别的性能的影响，提取精确的生物学特征，同时根据统计特征，并使用贝叶斯分类器，增加样本之间的类间距，减少样本之间的类内距。该方法将人脸温谱图转换为人脸血流图；使用PCA算法对人脸血流模型数据进行降维处理，并训练产生内部子空间和外部子空间；通过贝叶斯分类算法进行人脸识别。文中按照这个思路做了对比实验，实验结果证明这种方法是行之有效的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汤进	安徽大学计算机科学与技术学院	83	407	11.0	15.0
3	罗斌	安徽大学计算机科学与技术学院	181	1213	16.0	25.0
9	方文俊	安徽大学计算机科学与技术学院	2	9	2.0	2.0
10	周翔	安徽大学计算机科学与技术学院	6	11	2.0	3.0