EVP描述符在实时人脸识别中的应用

• 作者: 吴清佳
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 边缘向量模式(EVP) 多核支持向量机 伽柏 局部二值模式(LBP) 实时人脸识别
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 130-134,265
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6464字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1405-0412

摘要

提出了新的EVP(边缘向量模式)人脸描述(或表示)方法,并结合常见分类器组成人脸识别系统,与其他已有方法比较.EVP的特点是不仅用梯度值代替像素强度值描述对象的外观和形状,还描述了邻近区域信息之间的关系.对于FERET人脸数据库的实验结果显示,当结合最近邻分类器时,EVP优于其他表示方法.对于LFW数据库,并结合多核支持向量机(MKL-SVM)的EVP,得到的结果非常令人满意.更可贵的是,基于EVP方法的识别速度大约是基于伽柏(Gabor)方法的20倍.而基于伽柏的方法是目前公认较好的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴清佳		1	0	0.0	0.0