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人脸识别中的“误配准灾难”问题研究
山世光1; 高文1; 唱轶钲2; 曹波1; 陈熙霖1
2005
发表期刊计算机学报
ISSN0254-4164
卷号28.0期号:005页码:782
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.
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
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/36514
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
第一作者单位中国科学院计算技术研究所
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.
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