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摘要:
为了降低多光谱人脸图像中出现的非刚性形变、噪声和离群点等因素对配准结果的准确性和稳健性的影响,提出一种综合考虑特征点的空间几何结构和局部形状特征两方面信息的多光谱人脸图像配准方法.所提方法首先通过基于内部距离的形状上下文描述子来表述点集的局部特征信息,建立可见光和红外图像相似性测度函数.然后利用Student's-T分布混合模型来表示图像特征点集配准过程中变换模型估计问题,并采用期望最大化算法对模型进行求解.仿真数据表明在点集存在非刚性形变、噪声和离群点的情况下,所提方法仍可以实现点集间的精确配准.可见光和红外人脸真实图像数据表明所提方法的平均匹配误差和运算效率都优于对比算法,配准融合后的多光谱人脸图像可以提高后续的人脸检测和识别性能.
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文献信息
篇名 基于T分布混合模型的多光谱人脸图像配准
来源期刊 光学学报 学科 工学
关键词 图像处理 多光谱人脸 图像配准 内距离 Student's-T混合模型 期望最大化
年,卷(期) 2019,(7) 所属期刊栏目 图像处理
研究方向 页码范围 56-66
页数 11页 分类号 TP391|TP242
字数 语种 中文
DOI 10.3788/AOS201939.0710001
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 李巍 8 37 4.0 6.0
2 吕乃光 9 156 6.0 9.0
3 董明利 1 0 0.0 0.0
4 娄小平 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像处理
多光谱人脸
图像配准
内距离
Student's-T混合模型
期望最大化
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
光学学报
半月刊
0253-2239
31-1252/O4
大16开
上海市嘉定区清河路390号(上海800-211信箱)
4-293
1981
chi
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35
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