【摘 要】
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针对视频人脸识别中由于人脸畸变、表情变化等非刚性变化导致无法精确配准和重建的问题,提出一种基于多级自由变形配准的超分辨率重建算法。首先,利用低分辨率FFD网格全局配
【基金项目】
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国家自然科学基金资助(61103143);河南省教育厅自然科学研究计划项目(2012B520027)
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针对视频人脸识别中由于人脸畸变、表情变化等非刚性变化导致无法精确配准和重建的问题,提出一种基于多级自由变形配准的超分辨率重建算法。首先,利用低分辨率FFD网格全局配准,引入边缘配准度量到差平方总和准则;然后,将全局配准后的图像和基准图像划分成一系列对应子图对,使用高分辨率FFD网格对相关系数小的子图对进行局部配准;最后,采用凸集投影算法对多帧低分辨率图像重建SR人脸图像,并利用支持向量机分类器完成人脸识别。在标准视频库Choke Point和自己搜集的人脸视频库上的实验结果表明,在人脸畸变和表情变化很大的情况下,本文算法也能够精确配准和重建人脸图像,相比其它几种视频人脸识别算法,本文算法取得了更好的识别效果。
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