计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2009年
19期
153-156
,共4页
局部二值模式%Fisherfaces%多模态人脸识别%融合
跼部二值模式%Fisherfaces%多模態人臉識彆%融閤
국부이치모식%Fisherfaces%다모태인검식별%융합
比较研究了多模态人脸识别中的5种匹配得分级融合方法.首先用局部二值模式(Local Binary Pattem,LBP)算子分别提取人脸灰度图像和深度图像的区域LBP直方图序列(LBP Histogram Sequence,LBPHS),采用Fisherfaces分别构建相应的线性子空间,用余弦相似度计算投影向量的匹配得分,再采用5种方法对匹配得分进行融合.在FRGC数据库上的实验结果表明,除最小匹配得分外,其他融合方法的识别性能都要优于单一模态的方法.
比較研究瞭多模態人臉識彆中的5種匹配得分級融閤方法.首先用跼部二值模式(Local Binary Pattem,LBP)算子分彆提取人臉灰度圖像和深度圖像的區域LBP直方圖序列(LBP Histogram Sequence,LBPHS),採用Fisherfaces分彆構建相應的線性子空間,用餘絃相似度計算投影嚮量的匹配得分,再採用5種方法對匹配得分進行融閤.在FRGC數據庫上的實驗結果錶明,除最小匹配得分外,其他融閤方法的識彆性能都要優于單一模態的方法.
비교연구료다모태인검식별중적5충필배득분급융합방법.수선용국부이치모식(Local Binary Pattem,LBP)산자분별제취인검회도도상화심도도상적구역LBP직방도서렬(LBP Histogram Sequence,LBPHS),채용Fisherfaces분별구건상응적선성자공간,용여현상사도계산투영향량적필배득분,재채용5충방법대필배득분진행융합.재FRGC수거고상적실험결과표명,제최소필배득분외,기타융합방법적식별성능도요우우단일모태적방법.
