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综合馆
基于视觉条件评估的自适应人脸验证
  • 摘要

    为了减少非限定环境下干扰对人脸验证的影响,提出一种基于视觉条件评估的自适应人脸验证算法.该算法首先把输入的一对人脸图像分割成多个人脸区域;然后采用支持向量回归机方法评估每个区域上图像对的视觉条件并选出可靠区域;最后联合多特征融合、度量学习和支持向量机等技术在所选区域上执行分类验证该对人脸.实验结果表明,根据人脸图像间的视觉条件自适应地选择人脸区域,可以有效地减少复杂干扰的影响,并能显著提高非限定环境下的人脸验证精度.

  • 作者

    黄仁杰  李涛  窦育民  刘枫  Huang Renjie  Li Tao  Dou Yumin  Liu Feng 

  • 作者单位

    电子科技大学计算机科学与工程学院,成都611731;西南大学计算机与信息科学学院,重庆400715/电子科技大学计算机科学与工程学院,成都611731;河南广播电视大学信息工程系,郑州450008/电子科技大学计算机科学与工程学院,成都,611731/西南大学计算机与信息科学学院,重庆,400715

  • 刊期

    2015年12期 ISTIC PKU

  • 关键词

    视觉条件评估  支持向量回归  人脸验证  自适应选择  visual condition estimation  support vector regression  face verification  adaptive selection 

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34.228.194.177