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基于多个再生核希尔伯特空间的多角度人脸识别
其他题名Multi-angle Face Recognition Algorithm Based on Multi-RKHS
林硕; 龚志恒; 韩忠华; 史海波
作者部门数字工厂研究室
关键词谱算法 多角度 预处理 枝希尔伯特空间 迭代
发表期刊光子学报
ISSN1004-4213
2013
卷号42期号:12页码:1436-1441
收录类别EI ; CSCD
EI收录号20140317209432
CSCD记录号CSCD:5016011
产权排序1
资助机构国家自然科学基金(No.61164012) 和国家重大科技专项(No.2011 ZX02507-006)的资助
摘要针对传统谱算法在人脸识别中的局限,提出一种基于多个再生核希尔伯特空间的多角度人脸识别算法。首先,利用landmark 标记法对图像进行预处理,得到训练图像的角度,其次,通过人脸数据的多次核化迭代,使其在构建的再生枝希尔伯特空间中呈线性,针对不同类型的人脸数据,建立多个再生枝希尔伯特空间,最后,通过对比训练图像,判断待检测人脸图像的再生枝希尔伯特空间归属,实现多角反人脸识别在取FERET 和CMU-PIE 两类数据集进行对比实验,实验结果表明所提出的算法不仅在平均识别率上高于传统算法5% ,平均识别效率也较传统算法提高20%。
其他摘要The traditional spectrum algorithms are limited in face recognition problem. For its characteristics of problem, a novel method based on multi-reproducing Kernel Hilbert space was proposed. Firstly, the images were processed by the landmark method, and the angle of training images could be obtained. Secondly, the face data was iterated by the Kernel, then face data expressed linearly in the reproducing Kernel Hilbert space. Thereafter, for many types of face data, the multi-reproducing Kernel Hilbert space were established. Finally, there producing Kernel Hilbert space belonging of human face image was judged by the comparison of training images, and the multi-angle face recognition achieved. The two classes of data sets were selected as the experimental data, which consisted of FERET and CMUPIE.A large number of experiments were carried out. The results show that the proposed method has great effect to recognize multi-angle face. The average recognition rate and efficiency are 5% and 20% higher than the traditional algorithms, respectively.
语种中文
引用统计
被引频次:1[CSCD]   [CSCD记录]
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.sia.cn/handle/173321/13948
专题数字工厂研究室
作者单位1.沈阳建筑大学信息与控制工程学院
2.中国科学院沈阳自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
林硕,龚志恒,韩忠华,等. 基于多个再生核希尔伯特空间的多角度人脸识别[J]. 光子学报,2013,42(12):1436-1441.
APA 林硕,龚志恒,韩忠华,&史海波.(2013).基于多个再生核希尔伯特空间的多角度人脸识别.光子学报,42(12),1436-1441.
MLA 林硕,et al."基于多个再生核希尔伯特空间的多角度人脸识别".光子学报 42.12(2013):1436-1441.
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