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巴德·穆罕默德·拉哈桑;易卜拉欣·文卡特;穆罕默德·阿兹米;西亚希拉·勒拜（Syaheerah Lebai Lutfi）;菲利普·德·王尔德

使用最优人脸子图识别容易被遮挡和常见变化的人脸。 （英语） Zbl 1410.94012号

申请。数学。计算。 283, 316-332 (2016).
摘要：受经典弹性束团图匹配（EBGM）图形模型的启发，本文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）。在提出的HSO-EBGM中，最近的一种称为和谐搜索优化的进化方法被定制为自动确定最佳面部标志。在这些自动标记的帮助下，提出了一种新的面子图概念，这些自动标记最大化了子图所包含的相似性。为了进行实验评估，使用两组事实数据库（即AR和人脸识别大挑战（FRGC）2.0版）从子图数量、不同遮挡大小、受控/理想条件下的人脸图像、真实的部分遮挡、，表情变化和不同的照明条件。在许多实验中，结果证明HSO-EBGM与最近最先进的人脸识别方法相比，显示出更好的识别性能。

MSC公司：

94A08型 信息与通信理论中的图像处理（压缩、重建等）

关键词：

和声搜索;人脸识别;闭塞;优化;图形模型

软件：

AR面;费雷特
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{B.M.Lahasan}等人，应用。数学。计算。283316-332（2016；Zbl 1410.94012）
全文： 内政部 链接

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