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摘要:
目的 针对复杂条件下人脸识别鲁棒性差的问题,提出了一种基于频率簇(FC)模型的人脸识别方法.方法 该方法首先在人脸图像内检测目标区域,在目标区域内划分特征子区域并设定采样单元,统计采样单元内前景区域和背景区域的信息熵;然后计算采样单元的熵能量和能量频率,归一化频率系数,利用能量频率的二阶偏导确定人脸子区域边界,以此得到有效采样单元,建立人脸主特征信息;最后,根据采样单元的坐标位置、熵能量和能量频率信息进行排序,得到每个采样单元的几何布局,以采样单元的熵能量、能量频率和几何布局构建人脸的频率簇模型,并以此作为人脸特征进行识别匹配.结果 在FERET、ORL、Yale组合人脸库和CMU-PIE人脸库上进行实验测试,该方法的识别准确率分别为99.11%和97.36%,单幅人脸图像的平均识别速度为0.077 s,结果表明,该方法对复杂条件下的人脸识别具有很好的实时性和准确性.结论 该方法可以有效克服光照变化、特征模糊、姿态和表情变化等因素对人脸识别的影响,具有较好的鲁棒性,对提高人脸识别性能具有重要意义.
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文献信息
篇名 基于频率簇模型的人脸识别
来源期刊 中国图象图形学报 学科 工学
关键词 人脸识别 熵能量 能量频率 几何布局 频率簇
年,卷(期) 2016,(9) 所属期刊栏目 图像分析和识别
研究方向 页码范围 1166-1177
页数 12页 分类号 TP391
字数 9789字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王志宏 辽宁工程技术大学工商管理学院 97 1022 18.0 27.0
2 姜文涛 辽宁工程技术大学软件学院 23 127 6.0 10.0
3 袁姮 辽宁工程技术大学工商管理学院 9 72 5.0 8.0
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中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
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