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基于视频的人脸识别转换为图像集识别
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2018-01-21
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将基于视频的人脸识别转换为图像集识别问题，并提出两种流形来表示每个图像集：一种是类间流形，表示每个图像集的平均脸信息；另一种是类内流形，表示每个图像集的所有原始图像的信息．类间流形针对图像集之间的区别提取整体判别信息，作用是选出几个与待识别图像集较为相似的候选图像集．类内流形则考虑图像集内各原始图像之间的关系，负责从候选图像集中找出最为相似的一个．不同于现有的非线性流形方法中每幅图像对应流形中的一个点，采用分片技术学习两种流形的投影矩阵，每个分片对应流形中的一个点，所学到的特征更具有判别性，进而使流形边界更加清晰，同时解决了传统非线性流形方法中的角度偏差和不充分采样问题．还提出了与分片技术相匹配的流形之间的距离度量方法．最后在几个广为研究的数据集上进行了实验，结果表明：新方法的识别准确率高，尤其适用于不受控环境下的视频识别，而且不受视频段长短的影响。
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