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题名基于深度学习的三维点云人脸识别
被引量:6
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作者
高工
杨红雨
刘洪
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机构
视觉合成图形图像技术国防重点实验室(四川大学)
四川大学计算机学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第9期2736-2740,共5页
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基金
四川省重大科技专项(2019ZDZX0039)。
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文摘
为了增强三维点云人脸识别系统针对多表情、多姿态的鲁棒性,提出一种基于深度学习的点云特征提取网络ResPoint。ResPoint网络使用了分组、采样和局部特征提取(ResConv)等模块,而在ResConv模块中使用了跳跃式连接,因此所提网络对于稀疏点云有很好的识别结果。首先通过人脸几何特征点定位鼻尖点,并以该点为中心切割出面部区域,切割出的区域有噪点并且有孔洞,因此对其进行高斯滤波和三维立方插值;其次,使用ResPoint网络对预处理后的点云数据提取特征;最后,在全连接层组合特征以实现三维人脸的分类。在CASIA三维人脸数据库上的实验中,与关系型卷积神经网络(RS-CNN)相比,ResPoint网络的识别正确率提高了5.06%。实验结果表明,ResPoint网络增加了网络深度的同时使用不同的卷积核提取特征,因此ResPoint网络有更好的特征提取能力。
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关键词
人脸识别
鲁棒性
高斯滤波
点云特征
三维人脸
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Keywords
face recognition
robustness
Gaussian filtering
point cloud feature
3D face
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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