本文關(guān)鍵詞：基于網(wǎng)格縱橫局部二值模式的三維人臉識(shí)別

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【摘要】：提出一種基于網(wǎng)格縱橫局部二值模式的三維人臉識(shí)別方法。為了充分體現(xiàn)人臉表面的細(xì)節(jié)差異,有效表示出由表情引起的局部形狀變化,本文首先在人臉網(wǎng)格表面的半剛性區(qū)域內(nèi)檢測關(guān)鍵點(diǎn)集,并且由關(guān)鍵點(diǎn)確定中心面片,由中心面片及其周圍有序環(huán)確定關(guān)鍵點(diǎn)鄰域;其次將網(wǎng)格上中心面片及其周圍有序環(huán)看成一個(gè)整體,從縱向(相鄰環(huán)上對(duì)應(yīng)面片之間)和橫向(同一環(huán)上相鄰標(biāo)號(hào)面片之間)分別提取網(wǎng)格縱向局部二值模式描述符和網(wǎng)格橫向局部二值模式描述符;然后對(duì)這兩者進(jìn)行特征融合得到網(wǎng)格縱橫局部二值模式描述符;最后利用LC-KSVD2字典學(xué)習(xí)算法在Bosphorus數(shù)據(jù)庫和FRGC v2.0數(shù)據(jù)庫上完成識(shí)別實(shí)驗(yàn)。在Bosphorus數(shù)據(jù)庫上各表情的平均Rank-1識(shí)別率為97.6%,在FRGC v2.0數(shù)據(jù)庫上的Rank-1識(shí)別率為97.9%,該實(shí)驗(yàn)結(jié)果充分表明本文所提算法具有較高的識(shí)別精度,并且對(duì)表情變化具有一定的魯棒性。
【作者單位】： 東南大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;東南大學(xué)復(fù)雜工程系統(tǒng)測量與控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： D人臉識(shí)別 關(guān)鍵點(diǎn)檢測 網(wǎng)格縱向局部二值模式 網(wǎng)格橫向局部二值模式 特征融合 LC-KSVD算法
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51475092) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助(KYLX15_0117) 江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃(KYLX15_0117)項(xiàng)目資助
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】：

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本文編號(hào)：789057