基于高次曲线拟合的人脸特征表示

• 作者: 刘宏 张树功
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 边缘提取 曲线拟合 高次多项式 极惯性矩
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 746-752
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3789字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2014.04.22

摘要

基于数字化曲线拟合技术，提出一种新的人脸图像不变特征表示方法。该方法先将人脸边缘图像分割为高次多项式及抛物线段构成的特征曲线段集合，再运用极惯性矩度量不同人脸图像在特征曲线段两侧的局部纹理及形态差异。实验结果表明，该方法与直线边缘图法和抛物线边缘图法相比，能更好地描述人脸图像的分布特征。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张树功	吉林大学数学研究所	38	103	6.0	7.0
2	刘宏	吉林大学数学研究所	16	95	6.0	9.0