光学学报, 2019, 39 (7): 0710001, 网络出版: 2019-07-16   

基于T分布混合模型的多光谱人脸图像配准 下载: 1041次

Multispectral Face Image Registration Based on T-Distribution Mixture Model
作者单位
1 北京邮电大学信息光子学与光通信研究院, 北京 100876
2 北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室, 北京 100192
摘要
为了降低多光谱人脸图像中出现的非刚性形变、噪声和离群点等因素对配准结果的准确性和稳健性的影响,提出一种综合考虑特征点的空间几何结构和局部形状特征两方面信息的多光谱人脸图像配准方法。所提方法首先通过基于内部距离的形状上下文描述子来表述点集的局部特征信息,建立可见光和红外图像相似性测度函数。然后利用Student's-T分布混合模型来表示图像特征点集配准过程中变换模型估计问题,并采用期望最大化算法对模型进行求解。仿真数据表明在点集存在非刚性形变、噪声和离群点的情况下,所提方法仍可以实现点集间的精确配准。可见光和红外人脸真实图像数据表明所提方法的平均匹配误差和运算效率都优于对比算法,配准融合后的多光谱人脸图像可以提高后续的人脸检测和识别性能。
Abstract
In order to enhance the accuracy and robustness of multispectral face registration results suffering from non-rigid deformation, noise, and outliers, a multispectral face registration method based on the spatial geometrical structure and local shape features of feature points is proposed. On the one hand, we use inner-distance shape context as the local shape feature of the point set, and create the similarity measure function between visible and infrared images. On the other hand, a Student's-T mixture model is used to represent the transformation model estimation in non-rigid point set registration process, and the model can be solved by using the expectation maximization algorithm. The simulation results show that the proposed method can realize exactly registration of point sets with deformation, noise,and outliers. The visible and infrared real image databases demonstrate that the matching error and computing efficiency of the proposed method outperform those of the comparison methods. As a result, the multispectral face images after registration and fusion will improve the performances of follow-up face detection and recognition.

李巍, 董明利, 吕乃光, 娄小平. 基于T分布混合模型的多光谱人脸图像配准[J]. 光学学报, 2019, 39(7): 0710001. Wei Li, Mingli Dong, Naiguang Lü, Xiaoping Lou. Multispectral Face Image Registration Based on T-Distribution Mixture Model[J]. Acta Optica Sinica, 2019, 39(7): 0710001.

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