基于加权均值人脸的多姿态人脸识别

• 作者: 傅桂霞 王科俊 申晋 邹国锋 高明亮
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 人脸姿态变化 加权均值人脸 加权均值人脸矩阵 局部保持投影 深层特征提取
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 3164-3168
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.10.066

摘要

针对姿态变化人脸识别的困难,提出一种基于加权均值人脸的识别思路.根据人脸姿态左右摇摆角度变化,定义每幅姿态变化人脸的权值计算方法,提出加权均值人脸的构建策略;基于姿态变化人脸的俯仰角度,将姿态变化人脸划分为俯视、平视和仰视三个层次,并在每个层次中构建加权均值人脸,形成加权均值人脸矩阵;最后,采用改进的局部保持投影算法对加权均值人脸矩阵进行深层特征提取,实现多姿态人脸识别.实验结果表明,所提方法能有效提取姿态变化人脸的关键信息,使识别效果得到较大改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王科俊	哈尔滨工程大学自动化学院	188	3114	29.0	47.0
2	申晋	山东理工大学电气与电子工程学院	99	355	9.0	12.0
3	高明亮	山东理工大学电气与电子工程学院	25	184	5.0	13.0
4	邹国锋	山东理工大学电气与电子工程学院	17	169	6.0	12.0
5	傅桂霞	山东理工大学电气与电子工程学院	11	157	5.0	11.0