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| 1 | 基于择优检测和多尺度匹配的实时人脸识别显示文摘针对侧脸的识别问题,择优检测算法被提出。将人脸图像进行二值化处理,分割肤色区域,采用LoG(Laplace of Gaussian)算子进行卷积得到人脸边缘,计算肤色区域和非肤色区域比值并进行堆排序,在固定时间间隔内选择一帧最优人脸与数据库进行匹配。针对人脸距摄像头较远时尺度不一的问题,多尺度匹配算法被提出。采用基于二分法的尺度选择机制选出与捕捉到的人脸最相近的尺度,用LDA算法将人脸图像与相近尺度的人脸库进行匹配。多组实验结果表明,该算法提高了识别率,在较为复杂的环境下可以稳定地识别人脸,可以准确识别侧脸,是一种鲁棒的实时人脸识别算法。 | 王玮 闵卫东 樊梦丹 韩清 | 2018 | 计算机工程与设计2018，39，9： | 5 |
| 2 | 小样本条件下基于随机森林和Haar特征的多姿态人脸识别显示文摘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。 | 周致富 吴怀宇 张志芬 陈洋 | 2015 | 计算机应用与软件2015，32，12： | 1 |
| 3 | 基于熵加权Gabor特征的鲁棒人脸识别方法显示文摘针对传统人脸识别方法对于人脸姿态变化中偏转人脸的识别率较低的问题,提出一种基于监督下降法(SDM)模型和熵加权Gabor特征的鲁棒人脸识别方案。首先,利用SDM模型提取人脸图像局部特征,对人脸进行矫正对齐;然后,将人脸构建成一个变形网格,并计算Gabor特征系数(Gabor jets);再后,引入图像的熵来加权Gabor jets特征,并进行局部归一化(LN);最后,利用Borda计数将输入人脸图像上的Gabor jets与图库进行比较,并通过统计模型对人脸进行分类识别。实验结果表明,该方案能够很好的识别具有姿势、光照和表情变化的人脸图像,特别对人脸偏转具有很强的鲁棒性。 | 陈婧 张苏 | 2017 | 控制工程2017，24，8： | 1 |
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