基于局部特征在线学习的视频人脸识别

• 作者: 卫娟 戴冬
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 在线学习 视频人脸识别 局部特征 分簇 姿态变化 面部遮挡
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 198-202
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.3
• 字数: 6698字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.06.049

摘要

针对视频人脸识别实时性问题，提出一种基于局部特征在线学习的视频人脸识别方法。首先，从人脸任意关键点提取局部特征，采用投票算法挑选出每个簇的代表性特征；然后，进行学习过程，直到簇中人脸数目达到要求的最小值且人脸图像距其簇平均的最远距离低于一个阈值；最后，将检测到的视频帧按顺序与图库中所有个体的簇进行匹配，利用复合时序相似度度量完成人脸的识别。在一个有50个注册对象和20个未知者的数据库上进行在线识别实验，获得了97．8％的识别率。实验结果表明，相比其他几种视频人脸识别算法，该算法取得了更好的识别效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卫娟	河南机电高等专科学校计算机科学与技术系	26	30	3.0	4.0
2	戴冬	河南机电高等专科学校计算机科学与技术系	37	41	3.0	5.0