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摘要:
提出了基于trace变换不变性特征的人脸识别算法,提高了单训练样本下姿势和表情变化后的识别率。应用一阶Scharr算子、二阶尺度适应的高斯型拉普拉斯算子(LOG)和Harris滤波器定位特征点,选择合适的泛函在特征点的邻域内进行trace变换得到具旋转和尺度不变性的特征描述子。根据特征描述子的特征向量和坐标值实现由粗到精的匹配,整个过程不涉及参数选择问题,保证了算法的稳定性。实验结果证明该算法降低了姿势和表情变化时识别率低的影响,并减少了算法运行时间。
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文献信息
篇名 基于trace变换特征的单训练样本人脸识别算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 人脸识别 单训练样本 trace变换 特征提取 特征匹配
年,卷(期) 2015,(11) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 139-144
页数 6页 分类号 TP391.41
字数 5578字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1306-0286
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 王磊 济南大学信息科学与工程学院山东省网络环境智能计算技术重点实验室 19 122 6.0 10.0
2 董吉文 济南大学信息科学与工程学院山东省网络环境智能计算技术重点实验室 39 302 10.0 15.0
3 赵磊 济南大学信息科学与工程学院山东省网络环境智能计算技术重点实验室 11 21 3.0 4.0
4 张亮 济南大学信息科学与工程学院山东省网络环境智能计算技术重点实验室 5 28 4.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
人脸识别
单训练样本
trace变换
特征提取
特征匹配
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
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