您的位置：山东大学 -> 科技期刊社 -> 《山东大学学报（工学版）》

山东大学学报(工学版) ›› 2013, Vol. 43 ›› Issue (5): 1-5.

• 机器学习与数据挖掘 •    下一篇

一种新的血流建模方法及其在红外人脸识别中的应用

谢志华   

  1. 江西科技师范学院光电子与通信重点实验室,江西 南昌 330013
  • 收稿日期:2013-08-10 出版日期:2013-10-20 发布日期:2013-08-10
  • 作者简介:谢志华(1977- ),男,江西峡江人,副教授,博士,主要研究方向为图像处理与模式识别. E-mail:xie-zhihua68 @aliyun.com
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(61201456);江西省自然科学基金资助项目(20132BAB201052)

A novel blood perfusion construction model and its application in infrared face recognition

XIE Zhi-hua   

  1. Key Lab of Optic-Electronic and Communication, Jiangxi Sciences and Technology Normal University,
    Nanchang  330013,  China
  • Received:2013-08-10 Online:2013-10-20 Published:2013-08-10

PDF (PC)

1308

摘要：

为了从时延红外人脸图像中提取出更加稳定的血流特征,提出1种新的基于生物热传模型的人脸血流图建模方法,并应用于人脸识别。基于生物热传模型中经典的Pennes生物传热方程通过离散化建模,得到对应的血流图。然后,基于红外人脸图像低分辨率的特点,对得到的血流图采用经典主成分分析PCA(principal component analysis, PCA)+Fisher线性鉴别分析(Fisher linear discriminant analysis, FLD)的方法进行人脸识别。实验结果表明:本研究提出的血流计算方法充分考虑到血流之间的关联性,可以得到更加稳定的血流特征, 用于人脸识别,在不同环境温度的情况下(对于时延数据)具有较强的鲁棒性。

关键词: Pennes方程, 鲁棒性, 血流图, 生物热传学, 人脸识别

Abstract:

To get stable biological features from the time-delay infrared face, a new construction method of blood perfusion was proposed based on bio-heat transfer, which could applied to face recognition. According to the classic bio-heat transfer equation (Pennes equation), the blood perfusion rates in different positions were computed based on the discrete method. Then, due to the low-resolution of the infrared images, feature extraction method ‘PCA (principal component analysis)+FLD (Fisher linear discriminant analysis)’ was chosen to get the principle features in the blood perfusion image. The experiment results showed that the blood perfusion rate proposed was stable, its application in infrared face recognition was robust to the impact of the environment temperature.

Key words: face recognition, robust, Pennes equation, blood perfusion image, bio-heat transfer

中图分类号: 

  • TP391.41
[1] 张振月,李斐,江铭炎. 基于低秩表示投影的无监督人脸特征提取[J]. 山东大学学报(工学版), 2018, 48(1): 15-20.
[2] 侯明冬,王印松,田杰. 积分时滞对象的一种内模PID鲁棒控制方法[J]. 山东大学学报(工学版), 2016, 46(5): 64-67.
[3] 周凯,元昌安,覃晓,郑彦,冯文铎. 基于核贝叶斯压缩感知的人脸识别[J]. 山东大学学报(工学版), 2016, 46(3): 74-78.
[4] 张井岗, 马文廷, 赵志诚. 串级时滞过程的二自由度Smith预估控制[J]. 山东大学学报(工学版), 2015, 45(5): 43-50.
[5] 任捷怡, 吴小俊. 一种改进的协方差鉴别学习方法[J]. 山东大学学报(工学版), 2015, 45(1): 9-12.
[6] 葛凯蓉, 常发亮, 董文会. 基于局部敏感直方图的稀疏表达跟踪算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2014, 44(5): 14-19.
[7] 郭慧玲,王士同*,闫晓波. 基于广义旋转不变性核函数的人脸识别[J]. 山东大学学报(工学版), 2012, 42(5): 71-79.
[8] 曹红根1,袁宝华1,朱辉生2. 结合对比度信息与LBP的分块人脸识别[J]. 山东大学学报(工学版), 2012, 42(4): 29-34.
[9] 赵占山1,2, 张静3, 孙连坤1, 丁刚1. 有限时间收敛的滑模自适应控制器设计[J]. 山东大学学报(工学版), 2012, 42(4): 74-78.
[10] 翟俊海1,翟梦尧1,张素芳2,王熙照1. 基于小波子空间集成的人脸识别[J]. 山东大学学报(工学版), 2012, 42(2): 1-6.
[11] 王熙照,白丽杰*,花强,刘玉超. null[J]. 山东大学学报(工学版), 2011, 41(4): 1-6.
[12] 周长辉1, 胡永健2,余绍鹏1. 鲁棒的源扫描仪辨识算法设计[J]. 山东大学学报(工学版), 2011, 41(2): 62-65.
[13] 黄斌. 基于离散趋近律的变结构系统控制[J]. 山东大学学报(工学版), 2011, 41(1): 45-48.
[14] 李岳阳,王士同. 基于鲁棒性神经模糊网络的脉冲噪声滤波算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2010, 40(5): 164-170.
[15] 赵永国,贾磊,蔡文剑 . 一种积分过程PID自整定方法[J]. 山东大学学报(工学版), 2008, 38(1): 48-51 .
Viewed
Full text


Abstract

Cited
  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!
版权所有 © 2018 《山东大学学报(工学版)》编辑部　
地址: 济南市山大南路27号（250100）　 电话: 0531-88366735　 E-mail: xbgxb@sdu.edu.cn
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发