【摘 要】
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针对人脸匹配在光照、姿态、表情等背景因素影响下匹配正确率低的问题,提出一种基于SURF和形状上下文(SC)的人脸图像匹配算法。在对图像进行人脸区域检测和重构积分图预处理的基础上,利用两次SURF算法提取人脸特征点并匹配,第一次用SURF进行粗匹配得到初始匹配集,并据此计算待匹配人脸图像间的尺度差和角度差,以此作为约束条件第二次进行SURF精匹配,以获得更多的匹配点对。最后采用不依赖位置信息的形状上
【机 构】
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河北工业大学计算机科学与软件学院,北方自动控制技术研究所
【基金项目】
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天津市科技计划资助项目(14RCGFGX00846),河北省自然科学基金面上资助项目(F2015202239),天津市科技计划资助项目(15ZCZDNC00130)
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针对人脸匹配在光照、姿态、表情等背景因素影响下匹配正确率低的问题,提出一种基于SURF和形状上下文(SC)的人脸图像匹配算法。在对图像进行人脸区域检测和重构积分图预处理的基础上,利用两次SURF算法提取人脸特征点并匹配,第一次用SURF进行粗匹配得到初始匹配集,并据此计算待匹配人脸图像间的尺度差和角度差,以此作为约束条件第二次进行SURF精匹配,以获得更多的匹配点对。最后采用不依赖位置信息的形状上下文算法剔除误匹配点对。在IMM和Georgia人脸数据库上与目前流行的人脸匹配方法进行实验对比,实验结
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