一种统计非参数人脸识别方法：特征脸与改进 k-Means 聚类的结合
计算机视觉与模式识别
2011-04-08 v1
摘要
面部表情传递非语言线索，在人际关系中扮演重要角色。基于面部表情的人脸自动识别可以成为自然人机界面的重要组成部分，也可用于行为科学。尽管人类几乎可以毫不费力地识别人脸，但机器进行可靠的人脸识别仍是一项挑战。本文提出了一种新方法，用于识别考虑同一人脸在不同时刻表情的人脸。该方法结合了用于特征提取的特征脸方法和用于人脸身份识别的改进 k-Means 聚类。此方法无需使用传统的距离度量分类器即可实现人脸识别。仿真结果表明，所提出的利用 k-Means 聚类感知的人脸识别方法对于具有不同面部表情的人脸图像是有效的。
引用
@article{arxiv.1104.1237,
title = {A Statistical Nonparametric Approach of Face Recognition: Combination of Eigenface & Modified k-Means Clustering},
author = {Soumen Bag and Soumen Barik and Prithwiraj Sen and Gautam Sanyal},
journal= {arXiv preprint arXiv:1104.1237},
year = {2011}
}
备注
7 pages, 2 figures. In proceedings of the Second International Conference on Information Processing (ICIP), pp. 198-204, Bangalore, India, 2008