基于视觉词袋模型的人脸识别方法

• 作者: 崔建涛 范乃梅 邓璐娟
• 来源期刊: 华中师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 视觉词袋 图像检索
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 25-28,51
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4092字
• 语种: 中文

摘要

近年来,基于视频的人脸识别吸引了很多人的关注,同时,视觉词袋模型已成功应用于图像检索和对象识别中.论文提出了一种基于视觉词袋模型的人脸识别方法,该方法首先在兴趣点提取尺度不变特征变换的图像描述,这些兴趣点由高斯差分检测,然后基于k均值生成视觉词汇,并使用视觉单词的索引以取代这些描述符.然而,在人脸图像中,由于面部姿势失真,面部表情和光照条件变化,采用尺度不变特征变换描述符后识别效果并不理想.因此,论文使用仿射尺度不变特征变换描述符作为人脸图像表示法.在Yale及ORL人脸数据库上的实验结果表明,在人脸识别中,本文方法可以获得较低的错误率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范乃梅	郑州轻工业学院软件学院	19	89	5.0	8.0
2	邓璐娟	郑州轻工业学院软件学院	54	399	11.0	18.0
3	崔建涛	郑州轻工业学院软件学院	24	78	5.0	8.0