基于图像拼接的局部人脸图像人脸识别
计算机视觉与模式识别
2022-03-14 v1
摘要
当前大多数人脸识别技术需要待识别者完整面部的存在，而这一情况在实践中难以实现，所需人员可能仅露出部分面部，这就要求对未露出部分进行预测。当前大多数预测过程通过所谓图像插值完成，其无法给出可靠结果，尤其在缺失部分较大时。本工作中，我们采用翻转图像中已显示部分来补全缺失部分以拼接人脸的方法，依据的是人类面部在大多数情况下具有对称性的事实。为构建完整模型，使用了两种人脸识别方法来证明该算法的有效性。此处选用的识别算法为特征脸与几何方法。图像拼接是将 distinctive 摄影图像组合以制成完整场景或高分辨率图像的过程。若干图像被整合以形成广角全景图像。图像拼接质量通过测算拼接图像与原始图像间的相似度以及拼接图像中拼缝线的存在来确定。特征脸方法利用PCA计算降低特征向量维度，为发现低维空间提供了有效途径。此外，为使所提算法能够识别人脸，它还确保了一种快速而有效的面部分类方式。特征提取阶段之后是分类器阶段。
引用
@article{arxiv.2203.05601,
title = {Human Face Recognition from Part of a Facial Image based on Image Stitching},
author = {Osama R. Shahin and Rami Ayedi and Alanazi Rayan and Rasha M. Abd El-Aziz and Ahmed I. Taloba},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.05601},
year = {2022}
}