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基于测地线采样的三维表情人脸识别
引用本文:曹元鹏,周大可,杨欣,方三勇.基于测地线采样的三维表情人脸识别[J].吉林大学学报(信息科学版),2015,33(4):429-434.
作者姓名:曹元鹏  周大可  杨欣  方三勇
作者单位:南京航空航天大学自动化学院, 南京210016
基金项目:国家自然科学基金,南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金
摘    要:针对测地线类人脸识别算法速度慢的问题, 提出了一种基于测地线环带特征点采样的三维人脸识别方法。首先根据测地线距离以鼻尖点为中心在人脸表面绘制一系列等距测地线环; 再对测地线环带进行特征点采样构成人脸描述特征, 并进行PCA(Principal Component Analysis)运算和去相关处理; 最终使用投票法融合各环带单独结果以识别人脸。在FaceWareHouse 表情三维人脸数据集上进行的识别实验表明, 该方法识别准确率与传统测地线法相当, 而识别时间有明显减少, 平均识别时间由2. 55 s 降至0. 624 3 s。

关 键 词:人脸识别  测地线  特征抽取  主成份分析  

Expression Invariant 3D Face Recognition Based on Geodesic Curve Features
CAO Yuanpeng,ZHOU Dake,YANG Xin,FANG Sanyong.Expression Invariant 3D Face Recognition Based on Geodesic Curve Features[J].Journal of Jilin University:Information Sci Ed,2015,33(4):429-434.
Authors:CAO Yuanpeng  ZHOU Dake  YANG Xin  FANG Sanyong
Institution:College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, China
Abstract:A new 3D face recognition method is proposed aming to speed up traditional Iso-geodesic method based on Iso-geodesic curves and features extraction. This method is mainly composed by the following 3 steps:generating a serious of equidistant Iso-geodesic curves by geodesic distance, extracting feature points on every curves of first step and using PCA(Principal Component Analysis) method and voting to final face recognizes.This method has higher recognition speed than the traditional Iso=geodesic method when at the same recognition rate under Face WareHouse dataset. The average recognition time decreased from 2. 55 s to 0. 624 3 s.
Keywords:face recognition  Iso-geodesic curves  features extraction  principal component analysis(PCA)
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