EVP描述符在实时人脸识别中的应用

摘要：

提出了新的EVP(边缘向量模式)人脸描述(或表示)方法,并结合常见分类器组成人脸识别系统,与其他已有方法比较.EVP的特点是不仅用梯度值代替像素强度值描述对象的外观和形状,还描述了邻近区域信息之间的关系.对于FERET人脸数据库的实验结果显示,当结合最近邻分类器时,EVP优于其他表示方法.对于LFW数据库,并结合多核支持向量机(MKL-SVM)的EVP,得到的结果非常令人满意.更可贵的是,基于EVP方法的识别速度大约是基于伽柏(Gabor)方法的20倍.而基于伽柏的方法是目前公认较好的方法.

关键词：边缘向量模式(EVP)、多核支持向量机、伽柏、局部二值模式(LBP)、实时人脸识别

所属期刊栏目：52

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省中山大学新华学院计算机网络重点课程建设基金资助项目中新学科[2012]1号

在线出版日期：2016-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：130-134,265