基于凸包的人脸粗分类方法

• 作者: 吴雪刚 张光华 杨超 熊忠阳 邢昌元 黄仕建
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 模式识别 特征提取 人脸粗分类 凸包 层次聚类
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 933-936
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.03.067

摘要

针对大型人脸数据库中进行人脸匹配识别时存在识别速度时间长、影响实时应用效果的问题，提出了一种基于凸包的人脸粗分类新方法。该方法从几何模式特征出发，以抽取人脸的二维凸包不变量特征为基础，使用层次聚类对人脸的轮廓线进行粗分类，建立人脸数据库的层次索引结构。在实验中，将 MUCT 和 PICS 人脸数据库的正面人脸图像粗分为六类，分类的平均准确率约为89％。验证了该方法在人脸数据库上执行快速粗分类是可行的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊忠阳	重庆大学计算机学院	135	2447	25.0	44.0
2	邢昌元	重庆大学计算机学院	2	7	2.0	2.0
6	杨超		1	3	1.0	1.0
7	吴雪刚	长江师范学院计算机工程学院	6	12	3.0	3.0
8	张光华	重庆大学计算机学院	8	42	4.0	6.0
9	黄仕建	重庆大学光电工程学院	2	5	2.0	2.0