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基于轮廓线特征的三维人脸识别改进算法
被引量:
4
1
作者
李晓娟
杨唐文
+1 位作者
阮秋琦
韩建达
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期34-38,共5页
研究基于面部轮廓曲线特征的三维人脸识别。为提取最优面部曲线特征,提出一种基于模糊聚类方法的人脸曲线特征优选算法。该算法从三维人脸深度图中选取最具代表性的8条轮廓曲线,作为主要识别特征,这在很大程度上降低了计算复杂度,克服...
研究基于面部轮廓曲线特征的三维人脸识别。为提取最优面部曲线特征,提出一种基于模糊聚类方法的人脸曲线特征优选算法。该算法从三维人脸深度图中选取最具代表性的8条轮廓曲线,作为主要识别特征,这在很大程度上降低了计算复杂度,克服表情和光照对人脸识别的消极影响,同时它用最少的轮廓线包含了所需要的人脸识别信息。基于这些人脸轮廓线特征,利用改进的Manhattan距离分类器来提高人脸识别的分类效果。实验结果表明,所提出的算法明显提高了人脸识别率,并且具有很强的鲁棒性。
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关键词
三维人脸识别
面部轮廓特征
模糊聚类
改进的Manhattan距离
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职称材料
题名
基于轮廓线特征的三维人脸识别改进算法
被引量:
4
1
作者
李晓娟
杨唐文
阮秋琦
韩建达
机构
北京交通大学信息科学研究所
中国科学院沈阳自动化所机器人学国家重点实验室
出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期34-38,共5页
基金
国家自然科学基金(60973060
61172128)
+2 种基金
机器人学国家重点实验室基金(RLO200801)
轨道交通控制与安全国家重点实验室基金(RCS2010K02)
中央高校基本科研业务费专项资金(2011JBM019)
文摘
研究基于面部轮廓曲线特征的三维人脸识别。为提取最优面部曲线特征,提出一种基于模糊聚类方法的人脸曲线特征优选算法。该算法从三维人脸深度图中选取最具代表性的8条轮廓曲线,作为主要识别特征,这在很大程度上降低了计算复杂度,克服表情和光照对人脸识别的消极影响,同时它用最少的轮廓线包含了所需要的人脸识别信息。基于这些人脸轮廓线特征,利用改进的Manhattan距离分类器来提高人脸识别的分类效果。实验结果表明,所提出的算法明显提高了人脸识别率,并且具有很强的鲁棒性。
关键词
三维人脸识别
面部轮廓特征
模糊聚类
改进的Manhattan距离
Keywords
3D face recognition
face contour curves
fuzzy cluster
modified Manhattan distance
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于轮廓线特征的三维人脸识别改进算法
李晓娟
杨唐文
阮秋琦
韩建达
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
4
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