大样本库人脸识别的分级弹性匹配算法

丁嵘; 戴琼海; 徐文立; 苏光大; 尹浩

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大样本库人脸识别的分级弹性匹配算法

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提出了一种提高弹性匹配人脸识别算法速度的新算法。弹性匹配具有较高的识别率,但计算复杂度较高,影响了其在大样本库中的应用。为此提出分级弹性匹配:将弹性匹配的两个步骤(网格平移和网格变形)中的网格平移看作独立的匹配算法;对所有备选人脸图像先做网格平移计算出粗匹配度(CMS);根据CMS值将所有人脸图像降序排列,只对CMS值较高的部分图像做网格变形。在100180人的人脸图像库上的测试结果表明:相对于传统的弹性匹配,分级弹性匹配算法能在识别率的损失不大于0.5%的前提下,将网格变形的计算量降低1000倍或者更多。

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来源
《光电子．激光》 |2004年第10期|1238-1241|共4页
作者
丁嵘; 戴琼海; 徐文立; 苏光大; 尹浩;
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作者单位

清华大学自动化系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像信号处理;信息处理（信息加工）;
关键词
弹性匹配; 网格; 人脸图像; 人脸识别; 识别率; 算法; 大样本; 分级; 法能; 影响;

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