基于多特征融合的人脸识别方法

• 作者: DOGNERY SINALY SILUE
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 特征融合 多特征
• 年，卷（期）: 2018,（20）
• 所属期刊栏目: 信息技术及图像处理
• 页码范围: 142-146
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

为了改善人脸识别方法只基于一种特征、识别方法单一造成的识别率低的问题.使用多种特征融合进行人脸识别,可以有效改善单一特征因光照、角度以及尺度变化对识别的影响,提高识别率.经过试验证实,将LBPH、SIFT以及通过卷积神经网络提取的VIPLFaceNet特征按照一定的权重进行组合时,可以有效的结合3种特征的识别特点,获得比单一特征更好的识别率.当VIPLFaceNet、SIFT和LBPH3种特征以4∶1∶5的权重进行融合时,可以获得95.35％的识别率,识别率明显提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	DOGNERY SINALY SILUE		1	0	0.0	0.0