基于SIFT特征的单训练样本人脸识别

张奇志; 周亚丽

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基于SIFT特征的单训练样本人脸识别

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针对RoboCup竞赛家庭组比赛对人脸识别的要求,研究了单训练样本的人脸识别问题.设计了一种基于尺度不变特征变换的单训练样本人脸识别系统.将人脸区域划分为4×4的均匀网格,然后在每个区域选取最具有判别能力的少量特征,再将这些特征与测试人脸对应网格的特征进行匹配；采用加权和形式评价测试人脸和每个训练人脸的匹配程度,选择阈值进行识别决策.使用ORL人脸数据库对设计的识别系统进行了测试,结果表明,设计的系统可以达到100％的识别精度和70％的检出率,可以达到比赛的要求.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2011年第4期|11-1420|共5页
作者
张奇志; 周亚丽;
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作者单位

北京信息科技大学自动化学院,北京100192;

北京信息科技大学自动化学院,北京100192;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
人脸识别; 尺度不变特征变换; 计算机视觉;

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