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基于模拟退火算法的三维人脸匹配方法
被引量:
3
1
作者
王晓斌
冯鲁桥
杨媛静
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期584-588,共5页
基于模拟退火算法,利用深度信息对三维人脸进行匹配和识别。通过具有全局优化能力的模拟退火算法搜索获取全局极值,选择合适的适应度函数MLESAC和SIM控制匹配过程获得识别结果。基于"由粗到细"的思想,分3步匹配三维人脸,并对...
基于模拟退火算法,利用深度信息对三维人脸进行匹配和识别。通过具有全局优化能力的模拟退火算法搜索获取全局极值,选择合适的适应度函数MLESAC和SIM控制匹配过程获得识别结果。基于"由粗到细"的思想,分3步匹配三维人脸,并对精准匹配阶段进行改进,通过选择合适的区域和分类器能够更好地应对表情的影响。实验结果表明,模拟退火算法跳出了局部最优解而获得了全局优化解,同时通过选择MLESAC和SIM作为不同匹配阶段的适应度函数能够有效控制匹配过程,提高了识别精准率。
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关键词
三维人脸匹配
随机抽样最大似然
模拟退火算法
曲面渗透测度
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职称材料
题名
基于模拟退火算法的三维人脸匹配方法
被引量:
3
1
作者
王晓斌
冯鲁桥
杨媛静
机构
电子科技大学计算机科学与工程学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期584-588,共5页
基金
国家自然科学基金(61273308)
文摘
基于模拟退火算法,利用深度信息对三维人脸进行匹配和识别。通过具有全局优化能力的模拟退火算法搜索获取全局极值,选择合适的适应度函数MLESAC和SIM控制匹配过程获得识别结果。基于"由粗到细"的思想,分3步匹配三维人脸,并对精准匹配阶段进行改进,通过选择合适的区域和分类器能够更好地应对表情的影响。实验结果表明,模拟退火算法跳出了局部最优解而获得了全局优化解,同时通过选择MLESAC和SIM作为不同匹配阶段的适应度函数能够有效控制匹配过程,提高了识别精准率。
关键词
三维人脸匹配
随机抽样最大似然
模拟退火算法
曲面渗透测度
Keywords
3D face registration
MLESAC
SA
SIM
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模拟退火算法的三维人脸匹配方法
王晓斌
冯鲁桥
杨媛静
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
3
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