基于SURF和形状上下文的人脸匹配算法

• 作者: 于明 于洋 师硕 杨志坚
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 人脸图像匹配 加速鲁棒特征 形状上下文 误匹配点剔除
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 3197-3200
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.10.074

摘要

针对人脸匹配在光照、姿态、表情等背景因素影响下匹配正确率低的问题,提出一种基于SURF和形状上下文(SC)的人脸图像匹配算法.在对图像进行人脸区域检测和重构积分图预处理的基础上,利用两次SURF算法提取人脸特征点并匹配,第一次用SURF进行粗匹配得到初始匹配集,并据此计算待匹配人脸图像间的尺度差和角度差,以此作为约束条件第二次进行SURF精匹配,以获得更多的匹配点对.最后采用不依赖位置信息的形状上下文算法剔除误匹配点对.在IMM和Georgia人脸数据库上与目前流行的人脸匹配方法进行实验对比,实验结果显示该算法有效增加了匹配点对数目,并提高了人脸图像匹配正确率,具有更好的稳定性和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于洋	河北工业大学计算机科学与软件学院	29	181	8.0	12.0
2	于明	河北工业大学计算机科学与软件学院	100	698	15.0	21.0
3	师硕	河北工业大学计算机科学与软件学院	15	35	4.0	5.0
4	杨志坚	河北工业大学计算机科学与软件学院	8	1	1.0	1.0