用SIFT词汇树实现的姿态无关的人脸识别

被引：8

作者：

张剑 ^{[1
]}

何骅 ^{[1
]}

詹小四 ^{[1
]}

肖俊 ^{[2
]}

机构：

[1] 浙江外国语学院科学技术学院

[2] 浙江大学计算机科学与技术学院

来源：

计算机辅助设计与图形学学报 | 2013年 / 11期

基金：

浙江省自然科学基金;

关键词：

SIFT特征; 词汇树; K近邻; 保局投影; 姿态无关的人脸识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

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.

引用

页码：1694 / 1700

页数：7

共 6 条

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