基于非约束图像参考集匹配的视频人脸识别

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针对视频人脸识别中系统不能很好地学习人脸图像有效特征的问题,提出了非约束图像参考集匹配方法,通过在两个图像集之间预先定义参考集构造多个离线的局部模型,并分别与参考集进行匹配,无需考虑所有的成对情况,从而计算出它们的相似度,有效地将视频人脸识别问题转化成二次规划问题。所提方法的有效性在Honda、MoBo及YouTube三大视频人脸数据库上进行了验证,实验结果表明,与现有的视频人脸识别方法相比,所提方法取得了更好的识别效果。
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