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题名基于关键标记点高频分析的模糊人脸图像鉴别
被引量:2
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作者
李月龙
刘延昌
肖志涛
耿磊
张芳
吴骏
张欣鹏
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机构
天津工业大学计算机科学与软件学院
天津市光电检测技术与系统重点实验室
天津工业大学电子与信息工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018年第2期386-392,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61302127
11326198
+2 种基金
61373104)资助
中国博士后科学基金项目(2015M570228)资助
天津市科技支撑计划重点项目(14ZCZDGX00033)资助
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文摘
由图像模糊造成的人脸图像质量降低是直接影响人脸识别精度的重要因素之一.对模糊人脸图像进行鉴别能够为图像的采集及后期的处理识别提供指导意见,从而降低图像模糊对人脸识别的影响.本文提出了一种基于关键标记点高频分析的模糊人脸图像鉴别方法.基于图像模糊最直接地反映在图像细节信息上的特点,本文方法从人脸上最能体现细节信息的标记点入手,首先提取人脸关键标记点(眼睛、眉毛、鼻子、嘴的标记点),以每个关键标记点为中心取图像小区域作为特征分析对象;对每个特征区域进行高频信息分析,提取代表特征区域是模糊还是清晰的特征,并引入对应的分类器判断各特征区域是否模糊;最后,依据每个特征区域的判断结果,以投票的方式决定整幅人脸图像是否模糊.在公开数据集上进行了大量实验,验证了本文方法的有效性.
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关键词
模糊人脸鉴别
标记点提取
高频分析
特征区域投票
人脸识别
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Keywords
blurring face identification landmarks extraction high frequency analysis feature region voting face recognition
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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