结合多尺度HOG特征和语义属性的合成素描人脸识别

作     者：许佳奕 薛鑫营 李建军 茅晓阳 Xu Jiayi;Xue Xinying;Li Jianjun;Mao Xiaoyang

作者机构：杭州电子科技大学计算机学院杭州310018 日本山梨大学工学部甲府1955-245 

基　　金：浙江省自然科学基金(LGF18F020015) 

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：2020年第32卷第2期

页      码：297-304页

摘      要：合成素描的人脸识别问题属于异质人脸识别研究领域,在刑侦领域具有重要的实际应用.由于合成素描与人脸照片属于不同模态,对不同模态人脸进行鲁棒的表征是识别的关键.针对合成素描人脸在某些区域缺乏纹理细节,单纯依赖局部细节特征识别率较低的问题,文中提出一种融合多尺度HOG特征并加以语义属性约束的合成素描人脸识别的算法.首先提取出合成素描人脸的全局HOG特征以及五官等关键部位的局部HOG特征来表征人脸的整体结构特征和细节特征,之后将得到的整体结构特征和各个部位的细节特征进行分数层融合,最后用语义属性特征对匹配结果进行重排序.在PRIP-VSGC和UoM-SGFS数据集上进行验证,文中算法rank10的识别率分别达到88.6%和96.7%,与现有算法相比有明显的提高.

主 题 词：合成素描 素描人脸识别 HOG特征 语义属性 特征融合 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1089.2020.17915

馆 藏 号：203881713...