基于纹理特征融合的人脸图像质量评估算法

陈正浩; 吴云东; 蔡国榕; 陈水利

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基于纹理特征融合的人脸图像质量评估算法

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从视频序列中选取同一人的高质量人脸图像是人脸识别技术的关键步骤。为了提升人脸图像评估的可靠性,提出了纹理特征融合的人脸质量评估算法。首先,针对人脸图像提取HOG、GIST、GABOR和LBP等纹理特征;接着,根据标注数据训练分类器,实现单特征得分评估;再将多特征得分值融合成特征向量;最后,通过多项式核函数升维得到新的特征向量,并根据该特征训练SVMs分类器,以回归人脸图像质量得分。实验结果表明,基于特征融合的方法能有效提升人脸图像质量评估的效果,特别是HOGGIST特征组合的算法具有很好的效率,目标人脸在不同姿势及遮挡的情况都能得到可靠的评估结果。

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来源
《集美大学学报：自然科学版》 |2018年第4期|312-320|共9页
作者
陈正浩; 吴云东; 蔡国榕; 陈水利;
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作者单位

集美大学理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
人脸质量评估; 纹理特征融合; 支持向量机;

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