資料介紹
將基于視頻的人臉識別轉換為圖像集識別問題,并提出兩種流形來表示每個圖像集:一種是類間流形,表示每個圖像集的平均臉信息;另一種是類內流形,表示每個圖像集的所有原始圖像的信息.類間流形針對圖像集之間的區(qū)別提取整體判別信息,作用是選出幾個與待識別圖像集較為相似的候選圖像集.類內流形則考慮圖像集內各原始圖像之間的關系,負責從候選圖像集中找出最為相似的一個.不同于現(xiàn)有的非線性流形方法中每幅圖像對應流形中的一個點,采用分片技術學習兩種流形的投影矩陣,每個分片對應流形中的一個點,所學到的特征更具有判別性,進而使流形邊界更加清晰,同時解決了傳統(tǒng)非線性流形方法中的角度偏差和不充分采樣問題.還提出了與分片技術相匹配的流形之間的距離度量方法.最后在幾個廣為研究的數(shù)據(jù)集上進行了實驗,結果表明:新方法的識別準確率高,尤其適用于不受控環(huán)境下的視頻識別,而且不受視頻段長短的影響。
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