用SIFT词汇树实现的姿态无关的人脸识别

作     者：张剑 何骅 詹小四 肖俊 Zhang Jian;He Hua;Zhan Xiaosi;Xiao Jun

作者机构：浙江外国语学院科学技术学院杭州310012 浙江大学计算机科学与技术学院杭州310027 

基　　金：浙江省自然科学基金(Y1101304) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2013年第25卷第11期

页      码：1694-1700页

摘      要：自动人脸识别是智能视频监控的重要组成部分.为提高人脸姿态不确定时的识别准确率,提出一种姿态无关的识别方法.该方法分为训练与识别2个阶段:在训练阶段,利用样本图像的SIFT特征构造词汇树,基于该词汇树对每幅图像进行定量表示,并利用保局投影进行维度约减;在识别阶段,通过提取待识别图像的SIFT特征,利用已有词汇树表示图像,并通过保局投影得到低维特征,采用K近邻方法进行识别.实验结果表明,该方法在人脸姿态不确定的情况下能够有效地提高识别准确率.

主 题 词：SIFT特征 词汇树 K近邻 保局投影 姿态无关的人脸识别 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

馆 藏 号：203719802...