典型文献
面向疫情防控的口罩重度遮挡人脸特征提取与识别研究
文献摘要：
为解决疫情常态防控下人脸被口罩重度遮挡的识别难题,针对人脸关键特征点被口罩遮挡带来的识别精度下降问题,提出了一种改进的全局均匀二值模式-GUBP,引入相邻像素间的相关性来表征图像的细节纹理特征,通过全局均匀模式直方图提取人脸图像的特征向量,大大降低了由于面部重度遮挡带来的关键特征丢失的影响;使用一种新的组合距离分类方法-CDIS,综合相关距离、欧氏距离和马氏距离的优越性,通过计算三种距离的平方和的平方根,使口罩遮挡样本的分类误差最小化,获得了更加稳健的人脸分类度量标准;在MIT-CBCL人脸数据库添加不同比例口罩遮挡后进行的对比实验表明,即使口罩遮挡比例增加到50％,该方法依然可以获得87.15％的平均识别率,具有较强的鲁棒性和较高的识别效率.
文献关键词：
口罩重度遮挡;全局均匀二值模式;组合距离;MIT-CBCL人脸数据库
中图分类号：
作者姓名：
栗科峰;熊欣;夏冰
作者机构：
河南工程学院电气信息工程学院;郑州升达经贸管理学院信息工程学院,河南郑州451191
文献出处：
引用格式：
[1]栗科峰;熊欣;夏冰-.面向疫情防控的口罩重度遮挡人脸特征提取与识别研究)[J].长江信息通信,2022(09):13-15
A类：
口罩重度遮挡,全局均匀二值模式,GUBP,均匀模式,组合距离,CDIS
B类：
人脸特征提取,特征提取与识别,疫情常态防控,关键特征,特征点,识别精度,像素,细节纹理,纹理特征,直方图,人脸图像,特征向量,大大降低,分类方法,相关距离,欧氏距离,马氏距离,平方和,平方根,度量标准,MIT,CBCL,识别率
AB值：
0.264049
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