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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
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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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基于熵自加权联合正则化最近点的图像集分类算法 被引量：1
2
作者 任珍文 吴明娜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第9期2547-2551,共5页
图像集分类算法通过充分利用图像的集合信息来提高识别性能,得到了广泛的关注。但是现有的图像集分类算法存在如下问题:1)需要样本满足某种概率统计分布;2)忽略了图库集类与类之间的互斥性;3)对非高斯噪声不具备鲁棒性。为了解决上述问... 图像集分类算法通过充分利用图像的集合信息来提高识别性能,得到了广泛的关注。但是现有的图像集分类算法存在如下问题:1)需要样本满足某种概率统计分布;2)忽略了图库集类与类之间的互斥性;3)对非高斯噪声不具备鲁棒性。为了解决上述问题,提出了一种基于熵自加权联合正则化最近点的图像集分类算法(SRNPC)。首先在测试集中寻找唯一的全局联合正则化最近点,同时最小化该点与每个图库集中正则化最近点之间的距离;然后,为了增强类之间的判别力以及对非高斯噪声的鲁棒性,引入一种基于熵尺度的自加权策略来迭代更新测试集与各个图库集合之间的熵加权权重,得到的权重能够直接反映测试集与每个图库集之间相关性的高低;最后,利用测试集和每个图库集之间的最小残差值获得分类结果。通过在UCSD/Honda、CMU Mobo和YouTube这三个公开数据集上与当前主流的算法进行的对比实验结果表明,所提出的算法具有更高的分类精度和更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 图像集分类 正则化最近点 相对熵 人脸识别 模式识别
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