本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)的LBP算法的三維人臉識別

  更多相關(guān)文章： 三維人臉 人臉識別 深度相機(jī) 局部二值的平均信息熵模式(LBEP) 加權(quán)運(yùn)算

【摘要】：三維人臉數(shù)據(jù)的獲取會(huì)受到成本以及可訪問性的影響。通過對深度相機(jī)(如Xtion pro live)獲取人臉數(shù)據(jù)過程的研究可知,它能夠很容易獲得彩色和深度結(jié)合(RGB-D)圖。針對RGB-D圖,使用局部和整體混合識別,利用局部二值的平均信息熵模式(LBEP),快速提取RGB-D圖的直方圖信息和特征向量,根據(jù)不同區(qū)域在表情不同情況下的變化程度,對不同區(qū)域的識別效果賦予不同的權(quán)值,進(jìn)行加權(quán)運(yùn)算。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比現(xiàn)有的二維和三維人臉識別算法,改進(jìn)的LBEP算法識別率有明顯的提升。
【作者單位】： 中北大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 三維人臉 人臉識別 深度相機(jī) 局部二值的平均信息熵模式(LBEP) 加權(quán)運(yùn)算
【基金】：山西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2015011045)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言目前,基于結(jié)構(gòu)的人臉識別算法可以分為3類:基于整體、局部和混合的人臉識別算法,基于整體的人臉識別算法經(jīng)過了長年的發(fā)展和創(chuàng)新,如Zhou提出了Kernel的PPCA方法,能夠很好地適應(yīng)非線性問題和將高維問題降到低維;基于局部的人臉識別方式,是利用人臉的某些局部特征信息(如眼

【相似文獻(xiàn)】

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5 王元春;劉躍虎;李W毘，

本文編號：557903