一种基于QPSO优化的流形学习的视频人脸识别算法

刘宇琦; 赵宏伟; 王玉

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一种基于QPSO优化的流形学习的视频人脸识别算法

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cqvip:视频场景复杂多变,视频采集设备不一致等原因,导致无约束视频中充斥着大量的遮挡和人脸旋转,视频人脸识别方法的准确率不高且性能不稳定.为解决上述问题,本文提出了一种基于QPSO优化的流形学习的视频人脸识别算法.该算法将视频人脸识别视为图像集相似度度量问题,首先帧图像对齐后提取纹理特征并进行融合,再利用带有QPSO优化的黎曼流形大幅度简约维度以获得视频人脸的内在表示,相似度则由凸包距离表示,最后利用SVM分类器获得分类结果.通过在Youtube Face数据库和Honda/UCSD数据库上与当前主流算法进行的对比实验,验证了本文算法的有效性,所提算法识别精度较高,误差较低,并且对光照和表情变化具有较强的鲁棒性.

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来源
《自动化学报》 |2020年第2期|256-263|共8页
作者
刘宇琦; 赵宏伟; 王玉;
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作者单位

吉林大学计算机科学与技术学院长春 130012;

吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春 130012;

吉林大学应用技术学院长春 130012;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
视频人脸识别; 量子微粒群优化; 黎曼流形学习; 视频相似度;

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