基于SURF特征的人脸识别方法研究

• 作者: 宋璟毓 王祎灏
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 SURF LDA 算法 K-means 聚类
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 图形、图像与多媒体
• 页码范围: 31-34,37
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3203字
• 语种: 中文

摘要

采用了一种基于 SURF 的人脸识别方法，其中所提取出的 SURF 特征向量对于图像的尺度与旋转变化均具有较好的适应性；通过采用 LDA 算法有效地缩短了运算时间；此外还采用 K-means 聚类方法对特征向量进行分组处理；最后通过综合图像的局部与全局特征信息便可完成对人脸的分类工作。实验结果证明，最终所获取的 LDA-SURF 特征向量对于一般图像中人脸的平移、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋璟毓	中国船舶工业集团公司船舶系统工程部	6	25	3.0	5.0
2	王祎灏	中国船舶工业集团公司船舶系统工程部	1	5	1.0	1.0