多核学习融合局部和全局特征的人脸识别算法

• 作者: 刘凡 杨赛 赵春霞
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 词袋模型 全局特征 多核学习 人脸识别
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2344-2350
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6033字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.10.009

摘要

提出一种基于词袋模型的新的人脸识别算法．该方法将词袋模型和词袋模型的全局模式分别作为人脸图像的局部特征和全局特征描述，最后使用多核学习方法将二者进行融合．AR、FERET、CMU PIE以及LFW公开人脸数据库上的实验结果表明，本文方法能够更好的解决小样本问题，并且对人脸的表情变化、姿态变化以及面部遮挡具有更优良的鲁棒性．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵春霞	南京理工大学计算机科学与工程学院	177	2193	25.0	36.0
2	杨赛	南通大学电气工程学院	13	87	4.0	9.0
3	刘凡	河海大学计算机与信息学院	7	32	2.0	5.0