基于得分的近红外线与可见光图像融合算法

摘要：

近红外线图像与可见光图像相比,会出现模糊、轮廓不全等问题,对识别性能造成影响.为此,提出一种基于得分的近红外线与可见光图像融合算法,采用特征脸算法对2种模态的人脸样本进行训练学习,在获得2种图像各自的匹配得分后,进行基于得分的融合,以获得最终得分.实验结果表明,该算法的识别效果优于各单一条件下的识别性能,等错误率在CASIA HFB数据库上由4.65％降至3.80％,在HITSZ Lab1数据库上由0.55％降至0.38％.

关键词：模式识别、近红外线、人脸识别、可见光、特征脸

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省高等学校科技计划基金资助项目J11LG28;高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20100131110021

在线出版日期：2013-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：226-229,233