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鼻子区域生物特征识别
  • ISSN号:1001-2400
  • 期刊名称:《西安电子科技大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西西安710071
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目 (60872141) ;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(K50510010007);华为高校创新研究计划资助项目(IRP-2012-03-06)
中文摘要:

人脸图像信息中鼻子区域受表情、胖瘦、发型等变化的影响极小,为人脸识别过程提供了稳定的个体特征。首先对鼻子的生理结构进行了剖析,分析了利用鼻子区域识别个体的可行性及其特点,然后对提取鼻子特征的 Gabor 参数进行了简化,进一步用 Gabor 核 Fisher 判别分析算法在不同数据库上对鼻子区域的识别效果进行了实验分析。实验结果表明,在表情和姿态变化较大的情况下,鼻子区域的识别效果要比人脸的识别效果好。最后指出了下一步需要研究的关键问题。

英文摘要:

The nose area of a face can provide some stable individual characteristic information for personal recognition because of its tiny changes affected by expression,weight and hairstyle.The paper first dissects the physiological structure of the nose and discusses the feasibility and characteristics of nose recognition. Furthermore,authors simplify Gabor’s parameters in extracting nose features,and compare the recognition effect by experiment with the Gabor Kernel Fisher Discriminant Analysis in different databases.Experiment shows that the nose area has a better recognition result than the face when the face image has a rich expression or wide range poses.

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期刊信息
  • 《西安电子科技大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:西安电子科技大学
  • 主编:廖桂生
  • 地址:西安市太白南路2号349信箱
  • 邮编:710073
  • 邮箱:xuebao@mail.xidian.edu.cn
  • 电话:029-88202853
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-2400
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1076/TN
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 曾13次荣获省部级优秀期刊荣誉和优秀编辑质量奖,2006年荣获首届中国高校优秀科技期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12591