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基于统计学习优化SIFT的面部遮挡人脸识别
引用本文:魏林. 基于统计学习优化SIFT的面部遮挡人脸识别[J]. 激光杂志, 2014, 0(10): 89-94
作者姓名:魏林
作者单位:江西经济管理干部学院,南昌,330088
基金项目:国家临床重点专科建设项目经费资助,财社〔2010〕305号
摘    要:针对传统的人脸识别算法受面部遮挡的影响导致很难兼顾鲁棒性和保持原始图像核心信息的问题,本文提出了一种基于统计学习优化尺度不变特征变换的面部遮挡人脸识别算法。首先,利用SIFT将所有给定训练图像用一组局部特征描述符表示出来;然后,通过执行统计学习获得正常脸部图像SIFT特征的概率分布函数,利用获得的概率分布函数在新观察到的测试图像中检测异常SIFT特征;最后,计算测试图像与训练图像之间的相似度,并利用K近邻分类器完成人脸识别。在AR人脸数据库上的实验验证了本文算法的有效性及可靠性,实验结果表明,相比其它几种较为先进的人脸识别算法,本文算法取得了更强的识别鲁棒性。

关 键 词:面部遮挡  人脸识别  统计学习  尺度不变特征变换  K近邻分类器

Face Recognition with Facial Occlusion Based on SIFT Optimized by Statistical Learning
WEI Lin. Face Recognition with Facial Occlusion Based on SIFT Optimized by Statistical Learning[J]. Laser Journal, 2014, 0(10): 89-94
Authors:WEI Lin
Affiliation:WEI Lin (Department of Information Engineering, Jiangxi Institute of Economic Administrators, Nanchang 330088, China)
Abstract:
Keywords:Facial occlusion  Face recognition  Statistical learning  Scale-invariant feature transform  K near neighbor classifier
本文献已被 CNKI 维普 等数据库收录!
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