原文服务方: 西安工程大学学报       
摘要:
针对在线考试中考生身份验证的问题,提出一种侧脸识别方法并应用到在线考试系统中.该方法利用sift算法得到考生图像特征点的sift描述符,并结合图论中的图匹配知识用所得到的描述符构造最小生成树,将两幅人脸图像的比较识别转换为两幅图的匹配问题,以便从图像的本质结构上识别人脸.利用最小生成树来估计Rényi熵,从而判断两幅图的相似度.结果表明,该方法相对于单一的sift算法应用于在线考试系统识别率提高3.5%,且没有误判的情况,能较好的识别了在线考生的身份.
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文献信息
篇名 侧脸识别在在线考试系统中的应用
来源期刊 西安工程大学学报 学科
关键词 图匹配 sift算法 最小生成树 Rényi熵 在线考试系统
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 计算机科学
研究方向 页码范围 238-243
页数 6页 分类号 G434
字数 语种 中文
DOI 10.13338/j.issn.1674-649x.2017.02.016
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 陈宁 西安工程大学计算机科学学院 17 48 4.0 5.0
2 姚楚楚 西安工程大学计算机科学学院 2 7 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
图匹配
sift算法
最小生成树
Rényi熵
在线考试系统
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安工程大学学报
双月刊
1674-649X
61-1471/N
大16开
1986-01-01
chi
出版文献量(篇)
3377
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总被引数(次)
15983
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