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利用最优人脸子图识别易发生遮挡和常见变化的人脸。 (英语) Zbl 1410.94012

摘要:在经典的弹性束图匹配(EBGM)图形模型的启发下,提出了一种直观的图形优化人脸识别方法,称为面向和谐搜索的EBGM(HSO-EBGM)。在所提出的HSO-EBGM中,最近提出了一种称为“和谐搜索优化”的进化方法来自动确定最佳面部标志点。借助于这些自动路标,脸子图的一个新的概念被表述出来,使子图所包含的相似性最大化。对于实验评估,使用两组事实数据库(即AR和人脸识别大挑战(FRGC)ver2.0)验证和分析HSO-EBGM在子图数量、不同遮挡大小、受控/理想条件下的人脸图像、真实局部遮挡等方面的行为,表情变化和光照条件的变化。实验结果表明,与目前最先进的人脸识别方法相比,HSO-EBGM具有更好的识别性能。

理学硕士:

94A08型 信息与通信理论中的图像处理(压缩、重建等)

软件:

AR面;费雷特
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全文: 内政部 链接

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