1) Motion Face Recognition
动态人脸图象识别
1.
This thesis discusses the Motion Face Recognition.
针对这一国内外刚起步的课题，本文主要提出了： 动态人脸图象识别中，为了保证识别的实时性，必须从动态图象序列中分割出一些瞬间图象序列，因此图象分割是动态人脸识别中提出的新问题。
2) General face image recognition system
通用人脸图象识别系统
3) face recognition
人脸图像识别
1.
In this paper,a novel face recognition approach for different illumination conditions is proposed.
对于人脸图像识别中光照变化的影响,传统的解决方法是对待识别图像进行光照补偿,先使它成为标准光照条件下的图像,然后和模板图像匹配来进行识别。
2.
It has a lot of difficulty in face recognition.
本文讨论了利用三控制要素(两个控制点一个控制斜率)可以实现非线性函数的多项式模糊拟合,利用隶属度函数的归一化贴近度可评价拟合曲线的线性度,并将其应用于人脸图像识别中。
5) multi-modal face recognition
多模态人脸识别
1.
Comparative research on fusion methods for multi-modal face recognition
多模态人脸识别融合方法比较研究
2.
A method combining Local Binary Pattern(LBP) descriptor with chain AdaBoost was presented for multi-modal face recognition.
提出了一种基于局部二值模式(LBP)和级联AdaBoost的多模态人脸识别方法。
3.
This paper presents a method of multi-modal face recognition which combines Local Binary Pattern(LBP) with Fisherfaces.
提出一种结合局部二值模式(LBP)和Fisherfaces的多模态人脸识别方法。
补充资料：动态图象的压缩编码
动态图象的压缩编码
motion image compression
dongta!tux!ang de yQsuo bIQnmQ动态图象的压缩编码《motion im砚笋~·pr砚弥ion)对随时间变化的图象序列(又称动态图象)进行压缩编码的技术。动态图象实时地记录了对象的动态变化过程。它需要每秒25帧一30帧图象来表示，因此动态图象的数据量十分巨大。但是在序列中帧与帧之间存在高度的相关性，变化往往发生在局部空间内。如果我们能够对运动变化部分用运动矢量来描述，那么某一帧的图象就可以看成它的前帧图象经过运动矢量补偿后的结果。另外，两帧图象只要时间间隔不是很长，它们的中间帧图象的变化基本上是该两帧图象的平均变化，即两核图象的插值。因此，运动补偿与插值是动态图象压缩编码的主要手段。主要的算法有国际标准化组织I岌)建议的侧田EG动态图象压缩算法标准和国际电话电报咨询委员会〔℃1明’的H.261标准。 动态图象压缩编码分为帧内压缩和帧间压缩两部分。帧内压缩是基于离散余弦变换(DCT)的静态图象压缩技术(参见静态圈象的压编编研)，减少空域冗余度。技间压缩把图象序列分为技内图(l)、预侧图(P)、插补图(B)三种图象，三者之间的关系如图1所示。越内图以静态图象压缩方法处理，是基础图象。预测图用前面的核内图根据运动矢量进行预测补偿，因此主要传送其预测的差值。插补图(或者称为双向预测图)可以根据前面和后面图的信息进行双向插补。可以看到，仅有帧内图和运动矢量需要传送，其余的可由插补和补偿来完成，有相当大的压缩率。恢内圈一获列拍补圈爪洲图 图1帧内图、预测图和精补田的关系示意图 当今M田EG、1型动态图象压缩算法把视频及伴音在保证可接受的质量下压缩到1.5 Mb/s。倒田EGZ型动态图象压缩算法的国际标准已正式通过。由于实际的系统中州田EG压缩算法很难由通用计算机实时处理，开发专用硬件系统(芯片)是当前动态图象压缩技术的一个重要方向。
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参考词条