小样本条件下基于随机森林和Haar特征的多姿态人脸识别

周致富; 吴怀宇; 张志芬; 陈洋

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小样本条件下基于随机森林和Haar特征的多姿态人脸识别

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针对小样本环境下存在人脸姿态、表情变化等干扰时的人脸识别问题,提出利用基于Haar特征的随机森林分类器完成对注册样本和待识别人脸图像的关键点自适应定位,再以SURF(Speed-Up Robust Features)特征的欧氏距离决策得出初匹配和再匹配关键点,完成人脸识别,解决在小样本环境下识别多姿态人脸图像的问题.实验结果证明,该方法在表情、姿态变化等干扰情况下能有效提高小样本人脸识别的识别率.

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来源
《计算机应用与软件》 |2015年第12期|108-113|共6页
作者
周致富; 吴怀宇; 张志芬; 陈洋;
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作者单位

武汉科技大学信息科学与工程学院湖北武汉430081;

武汉科技大学信息科学与工程学院湖北武汉430081;

武汉科技大学信息科学与工程学院湖北武汉430081;

冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室(武汉科技大学) 湖北武汉430081;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
人脸识别; 小样本; 随机森林; Haar; 多姿态; SURF算法;

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