【摘 要】
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传统人脸识别算法通常把光照处理和姿态校正作为两个相对独立的处理过程,难以取得全局最优识别性能.针对该问题,本文根据人脸的非刚体特性,将仿射变换和分块思想融入线性重构
【机 构】
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中国科学技术大学多媒体计算与通信教育部-微软重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61103134,No.60933013);“新一代宽带无线移动通信网”国家科技重大专项(No.2010ZX03004-003);中央高校基本科研业务经费专项资金(No.WK210023002,No.WK2101020003);安徽省优秀青年人才基金(No.BJ2101020001)
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传统人脸识别算法通常把光照处理和姿态校正作为两个相对独立的处理过程,难以取得全局最优识别性能.针对该问题,本文根据人脸的非刚体特性,将仿射变换和分块思想融入线性重构模型中,提出了一种基于仿射最小线性重构误差(Affine Minimum Linear Reconstruction Error,AMLRE)的人脸识别算法,在处理光照问题的同时能够补偿姿态变化造成的局部区域对齐误差,以获得更好的全局识别性能.在公共数据集上的实验结果表明,本文提出的算法对光照和姿态有很好的鲁棒性,同时与现有的人脸识别算法相比,本文的算法具有更高的识别率.
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