基于子模式的单样本人脸识别方法

• 作 者: 沈瑛 王辉 叶阳 董天阳
• 机 构: 浙江工业大学计算机科学与技术学院
• 出 处: 浙江工业大学学报
• 发表日期: 2018年03期
• 关键词: 单样本 子模式 人脸识别 加权融合 single sample sub-pattern face recognition weighted fusion
• 基金项目: 国家自然科学基金资助项目(61672464)

针对在单样本人脸识别中每类个体的鉴别性特征难以提取的问题,提出一种基于子模式的单样本人脸识别方法.所提方法考虑了人脸的不同部位对人脸识别精度有不同的贡献度,并引入外部人脸数据集来训练学习得到每类个体的鉴别性特征.在进行人脸识别时,采用人脸校准算法提取人脸的5个基准点,并以此为中心将人脸划分成5个固定大小的子模式.在每个子模式的特征提取上,引入外部人脸数据集,并结合SVM算法训练得到属于每个子模式的分类器.最后,对每个子模式的分类结果做加权融合,得到最佳识别对象.在3个公开的人脸数据集Extend-Y