结合改进Surf特征的素描人脸识别

• 作者: 张华 曹林 李猛
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 素描人脸识别 伪素描 Surf算法 坐标邻域优化
• 年，卷（期）: 2018,（21）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 188-193,216
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5467字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1707-0157

摘要

素描人脸识别属于异质人脸识别范畴,是刑侦领域的研究热点.根据素描人脸识别的特点,对已配准的人脸图像进行伪素描转化,并用Surf算法提取伪素描图像对的特征点.对经过提取后的伪素描特征点进行坐标邻域一致性优化,排除坐标邻域相对位置不一致的特征点,最后统计伪素描图像对的有效特征点,以实现识别的目的.利用现有的素描人脸库,进行实验验证,在选取50个特征点时的识别率达到99％,验证了算法的有效性.该算法经优化后,可用于素描人脸识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹林	北京信息科技大学通信工程系	35	182	6.0	12.0
2	张华	北京信息科技大学通信工程系	3	10	2.0	3.0
3	李猛	北京信息科技大学通信工程系	2	6	1.0	2.0