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摘要:
近年来视频监控已普遍应用于各行各业,因此基于监控视频人脸识别也成为了智能监控系统中重要的研究领域。然而,由于监控视频人脸通常是非正面人脸,传统性能优良算法应用于视频人脸识别时,其性能也明显降低。同时,单张训练人脸问题在监控视频人脸检测和识别是一个普遍问题。因此为了能有效地提高单训练多姿态人脸识别的正确识别率,文章提出了一种基于三维建模技术的人脸识别算法。该算法先由一张二维高清正面人脸生成一个三维人脸模型,然后再进一步在该三维人脸空间里产生多种姿态的人脸模型,并由此获得多张相应姿态下的二维虚拟人脸,最后利用原始正面样本和所得到的虚拟人脸来构筑训练人脸库。该算法用SCface 视频监控人脸库中加以验证,与传统的 PCA 和 LDA 算法相比,该算法对监控视频人脸的识别率提高了13%。由此表明,文章介绍的算法是一种有效的人脸识别算法,能有效地提高对俯视人脸的识别率。
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文献信息
篇名 单训练样本视频监控俯视人脸识别研究
来源期刊 广州大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 三维建模 单训练样本 视频监控 PCA LDA
年,卷(期) 2015,(5) 所属期刊栏目 机电与信息科学
研究方向 页码范围 67-70
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 2561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 胡晓 广州大学机械与电气工程学院 54 342 11.0 16.0
2 彭绍湖 广州大学机械与电气工程学院 2 3 1.0 1.0
3 廖启欣 广州大学机械与电气工程学院 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
三维建模
单训练样本
视频监控
PCA
LDA
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
广州大学学报(自然科学版)
双月刊
1671-4229
44-1546/N
大16开
广州市大学城外环西路230号广州大学行政东后座212室
2002
chi
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