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摘要:
面部识别(FR)系统可以自动识别或校验从数码相机或图像生成设备中获得的人脸图像,要从所获图像中提取面部特征,并与人脸数据库中的数据进行比对.目前,几乎所有的FR都面临与面部视角相关的障碍,包括光照不足和低分辨率,这些问题使其识别率大为降低.为了解决这个问题,提出了一种基于光照变化的人脸识别框架,该框架利用离散余弦变换的图像全变差最小化(DTV)及伽柏过滤器;并融合子模式分析(SMP)及区分性累计特征变换(DAFT),有效地解决了光照条件变化大的人脸识别问题.在AR及Yale B人脸数据库上的实验表明,与其它最先进的方法相比较,在处理光照条件变化很大的人脸识别问题时明显优于其它方法.
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文献信息
篇名 基于子模式纹理分析的鲁棒人脸识别研究
来源期刊 科学技术与工程 学科 工学
关键词 离散余弦变换 子模式分析 人脸识别 特征提取
年,卷(期) 2013,(20) 所属期刊栏目 研究简报
研究方向 页码范围 5964-5969
页数 6页 分类号 TP391.41
字数 5220字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张林 重庆邮电大学计算机科学与技术学院 19 49 5.0 5.0
2 郑先锋 重庆邮电大学移通学院计算机科学系 7 21 2.0 4.0
3 王丽艳 重庆邮电大学移通学院计算机科学系 7 23 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
离散余弦变换
子模式分析
人脸识别
特征提取
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
科学技术与工程
旬刊
1671-1815
11-4688/T
大16开
北京市海淀区学院南路86号
2-734
2001
chi
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