视频人脸识别中基于聚类中心LLE的特征相似性融合方法

摘要：

针对大部分现有视频人脸识别方法通常仅利用代表性范例或图像集而较少研究有效融合的问题,提出了一种基于聚类中心特征相似性融合方法.首先,使用局部线性嵌入从原始数据空间学习低维嵌入,并利用STHAC算法将投影划分为LLE特征空间聚类;然后,从基于局部外观的聚类中得到特征相似性,在贝叶斯最大后验概率分类框架中对范例点和聚类子空间进行相关相似性匹配;最后,借助于范例重要性概率完成人脸的识别.在视频人脸数据集CMU Mobo、Honda/UCSD和ChokePoint上的实验验证了所提方法的有效性,实验结果表明,相比几种传统的方法,所提方法取得了较高的识别精度和较低的计算复杂度.

关键词：局部线性嵌入、相似性融合、双特征、视频人脸识别、贝叶斯分类器

所属期刊栏目：14

分类号：TP391.3(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省科学技术计划发展项目122400450245

在线出版日期：2014-10-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：89-95