中国科学院机构知识库网格
Chinese Academy of Sciences Institutional Repositories Grid
人脸识别中的“误配准灾难”问题研究

文献类型:期刊论文

作者山世光1; 高文1; 唱轶钲2; 曹波1; 陈熙霖1
刊名计算机学报
出版日期2005
卷号28.0期号:005页码:782
关键词人脸识别 特征配准 线性判别分析 误配准灾难 扰动学习
ISSN号0254-4164
英文摘要现有的多数人脸识别系统都要依赖于面部特征(比如眼睛中心位置)的严格配准来归一化人脸以便提取人脸描述特征,但面部特征配准的准确度如何影响人脸识别算法的性能却没有得到足够的重视.该文作者首次针对这一问题进行了系统的研究,并提出了一种基于误配准学习的解决方案.为了揭示现有典型识别算法的识别性能对特征配准准确度的敏感程度,通过对眼睛位置人为加扰,作者对Fisherface算法的识别性能随平移、旋转和尺度改变而变化的情况进行了实验评估.结果表明:Fisherface的识别性能随着误配准的增大而急剧下降——称这一现象为“误配准灾难”问题.针对此问题,作者提出了一种基于扰动学习的“误配准灾难”解决方案,该方法通过在模型训练阶段加入扰动配准偏差来提高判别分析方法对误配准的鲁棒性.在FERET人脸图像数据库和CAS—PEAL-R1人脸库上的实验表明该方法可以有效地提高识别算法对误配准的鲁棒性.
语种英语
源URL[http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/36513]  
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.中国科学院计算技术研究所
2.哈尔滨工业大学
推荐引用方式
GB/T 7714
山世光,高文,唱轶钲,等. 人脸识别中的“误配准灾难”问题研究[J]. 计算机学报,2005,28.0(005):782.
APA 山世光,高文,唱轶钲,曹波,&陈熙霖.(2005).人脸识别中的“误配准灾难”问题研究.计算机学报,28.0(005),782.
MLA 山世光,et al."人脸识别中的“误配准灾难”问题研究".计算机学报 28.0.005(2005):782.

入库方式: OAI收割

来源:计算技术研究所

浏览0
下载0
收藏0
其他版本

除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。