| 基于Gabor系数分块统计和自适应特征选择的人脸描述与识别 |
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| 引用本文： | 李宽,殷建平,李永,刘发耀.基于Gabor系数分块统计和自适应特征选择的人脸描述与识别[J].计算机研究与发展,2012,49(4):777-784. |
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| 作者姓名： | 李宽 殷建平 李永 刘发耀 |
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| 作者单位： | 国防科学技术大学计算机学院 长沙410073 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(60603015,60970034);高等学校全国优秀博士学位论文作者资助项目(2007B4);湖南省优秀博士学位论文获得者资助项目 |
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| 摘 要： | 提出一种新的人脸描述及识别方法,首先对归一化后的人脸图像进行多方向多尺度Gabor变换;然后对人脸区域进行分块,以块为单位统计Gabor系数的均值和方差,求得块特征矢量(block feature vector,BFV),按先行后列的顺序将各块的BFV拼接,构成整幅人脸图像特征矢量(face feature vector,FFV).在分类器设计阶段,引入两两比对和投票机制,用多个两类分类器组合成多类分类器.在训练某个具体的两类分类器时,根据隶属训练样本计算FFV中每项的分辨力,以分辨力大小为依据选出最优特征子集(best subset feature vector,BSFV).基于Yale人脸数据集展开实验,与已发表的算法和结果进行对比,证明了该方法的有效性.
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| 关 键 词： | 人脸描述 人脸识别 Gabor滤波 分块统计 自适应特征选择 投票 |
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