基于MBC和POEM特征的人脸识别方法

针对人脸识别中单一特征难以取得理想效果的问题,提出了基于MBC和POEM特征融合的人脸识别方法.首先,在归一化的人脸图像上提取MBC编码图和POEM编码图,在每个编码图块上生成特征向量,应用线性判别分析对特征向量进行低维映射,并对其进行赋权相加得到最终相似度.所提算法在FERET的Dup1,Dup2,Fb和Fc 4个测试库上取得了较高的识别率,分别为93.77%,90.60%,99.58%和99.49%;在误识率为0.1%的条件下,在4个测试库上的认证率分别为95.70%,92.31%,99.75%和100%,进一步验证了该方法的有效性.

改进的基于深度卷积网的图像匹配算法

鉴于图像匹配中单一特征难以获得理想效果的问题,提出一种改进的基于深度卷积网的图像匹配算法.首先对卷积层作展开,利用BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)高效地计算矩阵乘法,从而提高了算法运行速度;然后通过基于POEM(Pattern of Oriented Edge Magnitudes)特征的匹配点筛选方法,去除部分误匹配点,增强了基础矩阵的鲁棒性.实际图像的实验验证了改进算法的准确性和实时性,对于重复纹理及旋转图像的匹配效果显著.