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基于支持向量域描述的图像集匹配 被引量：5
1
作者 曾青松 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期735-740,共6页
提出一种基于支持向量域描述的图像集匹配方法.该方法首先通过支持向量机学习,将每个图像集合映射到高维特征空间,使用支持向量域对图像集合建模,建立的模型使用一个包含大部分样本的最小闭球表示.然后引入基于支持向量域之间距离的相... 提出一种基于支持向量域描述的图像集匹配方法.该方法首先通过支持向量机学习,将每个图像集合映射到高维特征空间,使用支持向量域对图像集合建模,建立的模型使用一个包含大部分样本的最小闭球表示.然后引入基于支持向量域之间距离的相似性度量,将集合的匹配转换为成对的支持向量域之间的距离计算.最后在基于集合的人脸和对象识别任务中分别进行测试,文中方法的识别率在ETH80、HondaUCSD和YouTube数据库上分别达到96.37%、100%和95.32%,优于其他方法. 展开更多
关键词 支持向量域描述 图像集匹配 集合相似性 对象匹配
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基于图像集匹配(ISM)的正则化最近点法在视频人脸识别中的应用
2
作者 杨天朋 唐娴 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第15期212-218,共7页
针对视频人脸识别中传统的图像集算法受光照、表情、姿态及遮掩等变化而影响识别性能的问题,提出了一种图像集匹配的正则化最近点算法。首先,将图库图像集和探针图像集建模成正则化仿射包,利用迭代器自动确定两个图像集间的正则化最近点... 针对视频人脸识别中传统的图像集算法受光照、表情、姿态及遮掩等变化而影响识别性能的问题,提出了一种图像集匹配的正则化最近点算法。首先,将图库图像集和探针图像集建模成正则化仿射包,利用迭代器自动确定两个图像集间的正则化最近点;然后,利用最近子空间分类器最小化正则化最近点;最后,根据正则化最近点之间的欧氏距离及结构计算RNP集之间的距离,并利用最近邻分类器完成人脸识别。在Honda/UCSD、CMU Mobo和YouTube三大视频人脸数据库上的实验验证了所提算法的有效性及可靠性,实验结果表明,相比其他几种图像集人脸识别算法,所提算法取得了更好的识别效果,同时,大大减少了训练及测试总完成时间。 展开更多
关键词 视频人脸识别 正则化最近点 正则化仿射包 图像集匹配 最近邻分类器
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基于非约束图像参考集匹配的视频人脸识别 被引量：1
3
作者 谢丽萍 彭波 《电视技术》 北大核心 2014年第7期202-206,共5页
针对视频人脸识别中系统不能很好地学习人脸图像有效特征的问题,提出了非约束图像参考集匹配方法,通过在两个图像集之间预先定义参考集构造多个离线的局部模型,并分别与参考集进行匹配,无需考虑所有的成对情况,从而计算出它们的相似度,... 针对视频人脸识别中系统不能很好地学习人脸图像有效特征的问题,提出了非约束图像参考集匹配方法,通过在两个图像集之间预先定义参考集构造多个离线的局部模型,并分别与参考集进行匹配,无需考虑所有的成对情况,从而计算出它们的相似度,有效地将视频人脸识别问题转化成二次规划问题。所提方法的有效性在Honda、MoBo及YouTube三大视频人脸数据库上进行了验证,实验结果表明,与现有的视频人脸识别方法相比,所提方法取得了更好的识别效果。 展开更多
关键词 视频人脸识别 特征提取 非约束 图像参考集匹配
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