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基于模糊自适应共振理论映射算法的单样本三维人脸识别
被引量：
1
1
作者
王斯藤
唐旭晟
陈丹
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第9期2595-2599,共5页
针对传统的三维人脸识别分类算法大多需要多个样本进行训练,而在单训练样本的前提下识别性能会严重降低的问题,提出了基于模糊自适应共振理论映射(Fuzzy ARTMAP)的算法对三维人脸数据库进行分类识别。首先对三维人脸深度图像进行局部二...
针对传统的三维人脸识别分类算法大多需要多个样本进行训练,而在单训练样本的前提下识别性能会严重降低的问题,提出了基于模糊自适应共振理论映射(Fuzzy ARTMAP)的算法对三维人脸数据库进行分类识别。首先对三维人脸深度图像进行局部二值模式(LBP)统一模式算子的特征提取,再对LBP特征进行Log-Gabor小波变换,提取图像的频域特征向量作为训练的输入向量,最后将单样本训练向量集送入Fuzzy ARTMAP分类器进行训练识别。该算法在FRGC v2.0三维人脸数据库中的识别率可达到87.15%,分类器的训练时间为24.88s,单张待识别人脸样本与单张已注册的人脸匹配时间为0.0015 s,一张新的人脸样本在数据库完成一次搜索匹配则需要1.08 s。实验结果表明,所提方法在测试中的性能优于概率神经网络(PNN)和极限学习机神经网络(ELM),既能保证较高的识别率,又能拥有较短的训练时间,且时间增幅稳定,可控性强。
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关键词
三维人脸识别
模糊自适应共振理论映射
单样本训练
局部二值模式
LOG-GABOR小波
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职称材料
基于虚拟样本图像集的多流形鉴别学习算法
被引量：
1
2
作者
董西伟
尧时茂
+1 位作者
王玉伟
朱阳平
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第6期1872-1878,共7页
为了丰富训练样本的类内变化信息,提出了基于通用训练样本集的虚拟样本生成方法。为了利用生成的虚拟样本中的类内变化信息有效地完成单样本人脸识别任务,提出了基于虚拟样本图像集的多流形鉴别学习算法。该算法将每类仅有的单个训练样...
为了丰富训练样本的类内变化信息,提出了基于通用训练样本集的虚拟样本生成方法。为了利用生成的虚拟样本中的类内变化信息有效地完成单样本人脸识别任务,提出了基于虚拟样本图像集的多流形鉴别学习算法。该算法将每类仅有的单个训练样本图像和该类的虚拟样本图像划分为互不重叠的局部块并构建流形,然后为每个流形学习一个投影矩阵,使得相同流形内的局部块在投影后的低维特征空间间隔最小化,不同流形中的局部块在投影后的低维特征空间中间隔最大化。实验结果表明,所提算法能够准确地预测测试样本中的类内变化,是一种有效的单样本人脸识别算法。
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关键词
单样本人脸识别
虚拟样本
通用训练样本集
多流形鉴别学习
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职称材料
题名
基于模糊自适应共振理论映射算法的单样本三维人脸识别
被引量：
1
1
作者
王斯藤
唐旭晟
陈丹
机构
福州大学机械工程及自动化学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第9期2595-2599,共5页
基金
福建省自然科学基金资助项目(2013J01226)
文摘
针对传统的三维人脸识别分类算法大多需要多个样本进行训练,而在单训练样本的前提下识别性能会严重降低的问题,提出了基于模糊自适应共振理论映射(Fuzzy ARTMAP)的算法对三维人脸数据库进行分类识别。首先对三维人脸深度图像进行局部二值模式(LBP)统一模式算子的特征提取,再对LBP特征进行Log-Gabor小波变换,提取图像的频域特征向量作为训练的输入向量,最后将单样本训练向量集送入Fuzzy ARTMAP分类器进行训练识别。该算法在FRGC v2.0三维人脸数据库中的识别率可达到87.15%,分类器的训练时间为24.88s,单张待识别人脸样本与单张已注册的人脸匹配时间为0.0015 s,一张新的人脸样本在数据库完成一次搜索匹配则需要1.08 s。实验结果表明,所提方法在测试中的性能优于概率神经网络(PNN)和极限学习机神经网络(ELM),既能保证较高的识别率,又能拥有较短的训练时间,且时间增幅稳定,可控性强。
关键词
三维人脸识别
模糊自适应共振理论映射
单样本训练
局部二值模式
LOG-GABOR小波
Keywords
3D
face
recognition
Fuzzy
ARTMAP(Fuzzy
Adaptive
Resonance
theory
MAP)
single
sample
training
Local
Binary
Pattern(LBP)
Log-Gabor
wavelet
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于虚拟样本图像集的多流形鉴别学习算法
被引量：
1
2
作者
董西伟
尧时茂
王玉伟
朱阳平
机构
九江学院信息科学与技术学院
南京邮电大学自动化学院
九江学院机械与材料工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第6期1872-1878,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61462048)
江西省教育厅科学技术研究资助项目(GJJ151076)
+2 种基金
九江学院科研项目(2014KJYB019
2014KJYB030
2015LGYB26)
文摘
为了丰富训练样本的类内变化信息,提出了基于通用训练样本集的虚拟样本生成方法。为了利用生成的虚拟样本中的类内变化信息有效地完成单样本人脸识别任务,提出了基于虚拟样本图像集的多流形鉴别学习算法。该算法将每类仅有的单个训练样本图像和该类的虚拟样本图像划分为互不重叠的局部块并构建流形,然后为每个流形学习一个投影矩阵,使得相同流形内的局部块在投影后的低维特征空间间隔最小化,不同流形中的局部块在投影后的低维特征空间中间隔最大化。实验结果表明,所提算法能够准确地预测测试样本中的类内变化,是一种有效的单样本人脸识别算法。
关键词
单样本人脸识别
虚拟样本
通用训练样本集
多流形鉴别学习
Keywords
single
sample
face
recognition
virtual
sample
s
generic
training
sample
set
muhimanifold
discriminant
learning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模糊自适应共振理论映射算法的单样本三维人脸识别
王斯藤
唐旭晟
陈丹
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014
1
下载PDF
职称材料
2
基于虚拟样本图像集的多流形鉴别学习算法
董西伟
尧时茂
王玉伟
朱阳平
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018
1
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职称材料
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参考文献
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