面向人脸识别的图像像素融合
计算机视觉与模式识别
2010-07-06 v1
摘要
本文提出了一种基于图像像素融合方法的光学与热成像人脸图像融合技术。在影响视觉图像人脸识别性能的多个因素中，光照变化是一个需要解决的重要问题。热成像图像在处理光照条件方面表现更好，但在捕捉人脸纹理细节方面不够稳定。其他因素如太阳镜、胡须等也在识别过程中增加了复杂性。热成像与视觉图像的融合是克服各自图像中缺点的一种解决方案。本文将融合图像投影到特征空间中，并使用径向基函数（RBF）神经网络以及多层感知机（MLP）对投影图像进行分类。实验中使用了可见光谱之外目标跟踪与分类（OTCBVS）数据库基准中的热成像与视觉人脸图像。实验结果的比较表明，所提方法在人脸图像识别方面表现显著良好，RBF 神经网络和 MLP 的成功率分别为 96% 和 95.07%。
引用
@article{arxiv.1007.0628,
title = {Image Pixel Fusion for Human Face Recognition},
author = {Mrinal Kanti Bhowmik and Debotosh Bhattacharjee and Mita Nasipuri and Dipak Kumar Basu and Mahantapas Kundu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1007.0628},
year = {2010}
}