基于平均序列SRC的视频人脸跟踪和识别研究

• 作者: 周改云 张国平 马丽
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 平均序列 稀疏表示分类 视频检索 人脸跟踪 人脸识别
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 视频应用与工程
• 页码范围: 127-132
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5468字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16280/j.videoe.2015.01.032

摘要

为了从大字典视频中跟踪和识别人脸,提出了一种基于平均序列的稀疏表示分类端到端识别方法.首先,利用所有可用视频数据和属于同一个人的人脸跟踪帧进行联合优化;然后,将严格的时间约束添加到l1-最小化;最后,运用人脸跟踪中所有单个帧重建各个身份,利用稀疏重建完成人脸分类.在YouTube人脸数据集上的实验验证了本文方法的有效性,在YouTube名人数据集和本文搜集的电影预告片数据集上的实验结果表明,相比几种较为新颖的分类方法,该方法取得了更高的识别精度,并且在拒绝不明身份上的准确率比SVM高8％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马丽	平顶山学院软件学院	61	170	7.0	10.0
2	张国平	平顶山学院软件学院	61	243	8.0	14.0
3	周改云	平顶山学院软件学院	26	94	5.0	9.0