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苏 煜,山世光,陈熙霖,高 文.基于全局和局部特征集成的人脸识别.软件学报,2010,21(8):1849-1862
基于全局和局部特征集成的人脸识别
Integration of Global and Local Feature for Face Recognition
投稿时间:2008-10-28  修订日期:2009-03-31
DOI:
中文关键词:  人脸识别  傅里叶变换  Gabor小波  全局特征  局部特征  分类器集成
英文关键词:face recognition  Fourier transform  Gabor wavelet  global feature  local feature  classifier integration
基金项目:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60833013, U0835005 (国家自然科学基金); the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2007AA01Z163 (国家高技术研究发展计划(863)); the National Basic Research Program of China under Grant No.2009CB320902 (国家重点基础研究发展计划(973))
作者单位
苏 煜 哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院,黑龙江 哈尔滨 150001 
山世光 中国科学院 计算技术研究所 智能信息处理重点实验室,北京 100190 
陈熙霖 中国科学院 计算技术研究所 智能信息处理重点实验室,北京 100190 
高 文 哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院,黑龙江 哈尔滨 150001 北京大学 数字媒体研究所,北京 100871 
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中文摘要:
      提出利用一种串、并行结合的方式将全局和局部面部特征进行集成:首先利用全局特征进行粗略的匹配,然后再将全局和局部特征集成起来进行精细的确认.在该方法中,全局和局部特征分别采用傅里叶变换和Gabor小波变换进行提取.两个大规模的人脸库(FERET and FRGC v2.0)上的实验结果表明,此方法不仅可以显著提高系统的精度,而且可以提升系统的速度.
英文摘要:
      This paper proposes to combine the global and local facial features in both serial and parallel manner. Firstly, global features are used for coarse classification. Then, global and local features are integrated for fine classification. In the proposed method, global and local features are extracted by Discrete Fourier Transform (DFT) and Gabor Wavelets Transform (GWT) respectively. Experiments on two large scale face databases (FERET and FRGC v2.0) validate that the proposed method can not only greatly increase the system accuracy but also improve the system speed.
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