基于坐标系人脸注册和集成分类器的3D人脸识别方法 |
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引用本文: | 卜宇,刘俊霞,陈卫东.基于坐标系人脸注册和集成分类器的3D人脸识别方法[J].西南师范大学学报(自然科学版),2017,42(10). |
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作者姓名: | 卜宇 刘俊霞 陈卫东 |
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作者单位: | 新疆工程学院计算机工程系,乌鲁木齐,830023
新疆工程学院电气与信息工程系,乌鲁木齐,830023 |
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基金项目: | 新疆维吾尔自治区高校科研计划青年教师科研启动基金项目(XJEDU2014S074)
新疆工程学院应用基础项目(2016xgy091812) |
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摘 要: | 由于三维人脸识别精度很大程度上取决于对齐模块的质量,提出一种内在坐标系注册人脸、两层集成分类器进行人脸识别的方法.首先进行3D人脸注册,人脸注册是基于由鼻尖、鼻子水平面以及人脸垂直对称平面表征的内在坐标系统,只需注册1次人脸扫描;然后进行预处理,去除噪声和填充空洞区域;最后通过主成分分析(PCA)提取图像特征,两层集成分类器采用马氏余弦(MahCos)匹配度和加权波达计数法(WBC)对人脸区域分类并进行合并和重新排列.FRGC v2.0和CurtinFaces数据库的实验结果验证了此方法的有效性.与Mesh shift方法、三维PCA方法、ICP匹配方法和LDA方法相比,此方法提高了识别性能,且在计算复杂度上也有较大优势.
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关 键 词: | 三维人脸识别 人脸注册 主成分分析 波达计算法 预处理 |
On 3D Face Recognition with Integrated Classifier and Coordinate Face Registration |
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Abstract: | |
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Keywords: | |
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