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题名基于区域收缩的大规模数据库人脸识别
被引量:2
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作者
李朝友
孙济洲
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机构
天津公安警官职业学院电教中心
天津大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第7期2049-2052,共4页
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基金
公安部2010年应用创新计划项目(2010YYCXTJSJ009)
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文摘
为提高大规模数据库人脸识别的速度和减少内存占用,提出了基于区域收缩的大规模数据库人脸识别方法。把离散余弦变换(DCT)图像压缩技术推广到人脸特征数据库的压缩,对数据库进行多级压缩,生成几个压缩率逐步降低的子数据库。在这些子数据库上,按压缩比由高到低的顺序,逐级进行粗略的人脸识别,根据上一级的识别结果,逐级缩小识别范围。最后,在一个很小的范围内,在原未压缩的数据库上进行精确识别。实验显示,识别时间仅为传统方法的29.2%,内存占用仅为传统方法的10.2%,硬盘资源消耗比传统方法仅多11%,识别率没有显著降低。
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关键词
大规模人脸识别
识别速度
内存占用
离散余弦变换
图像压缩
区域收缩
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Keywords
large scale face recognition
recognition speed
RAM occupancy
Discrete Cosine Transform(DCT)
image compression
region constriction
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分类号
TP391.413
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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