10.3969/j.issn.1000-3428.2012.09.058
基于特征融合和流形增强的视频人脸识别
提出一种在视频环境下的人脸识别算法(FFME).将人脸划分为不同的区域,并融合针对人脸不同区域变化特点的不同类型局部特征,建立K-NN模型,根据sum rule划分人脸分类,利用流形建立参考人脸图集,以此重排分类结果,增强人脸识别准确率.在视频人脸数据库Mobo数据集和Honda/UCSD数据集上的实验结果表明,FFME的识别性能优于主成分分析、线性鉴别分析、隐马尔科夫模型、局部线性嵌入,以及流形距离等方法.
特征融合、流形、视频人脸识别、局部特征、全局特征
38
TP391.41(计算技术、计算机技术)
安徽省高校教学研究基金资助重点项目20101689;安徽省自然科学基金资助项目11040606M150;安徽省高校自然科学研究基金资助重点项目KJ2009A054,KJ2011A048
2012-07-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
193-196