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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)

1594

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
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