基于奇异点邻域结构的三维人脸识别方法

发布时间：2018-01-28 03:55

  本文关键词： 三维人脸识别 纹理特征 几何特征 奇异点 奇异点邻域结构　出处：《控制与决策》2017年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：提出一种新的基于奇异点邻域结构的三维人脸识别方法.首先,在人脸纹理图像上分割目标区域,划分特征子区域,提取二维奇异点和奇异点邻域结构;然后,在人脸空间几何信息上标记三维奇异点及其邻域结构,并以奇异点和奇异点邻域结构的三维信息表征人脸特征;最后,采用奇异点邻域结构最近点方法识别人脸身份信息.实验结果表明,所提出方法在三维人脸识别方面具有较高的识别准确率和较好的鲁棒性能.
[Abstract]:Propose a new 3D face recognition method based on singular point neighborhood structure. Firstly, the target region in the face texture image segmentation, feature is divided into sub regions, extracting two-dimensional singular points and singular point neighborhood; then, mark 3D singular points and its neighborhood structure in the face space geometry information, and with 3D information characterization of the face of singular points and singular points of the neighborhood structure; finally, the singular point neighborhood structure closest point method for face recognition of identity information. The experimental results show that the proposed method has higher recognition in 3D face recognition accuracy and better robustness.

【作者单位】： 辽宁工程技术大学工商管理学院;辽宁工程技术大学软件学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61172144) 辽宁省教育厅科学研究项目(16-1048)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言人脸识别是一种利用计算机和摄像机进行生物身份识别的技术,识别过程具有无接触、无约束、自动化程度高等特点[1-2].人脸识别作为近代计算机模式识别领域中的研究热点之一,经过30余年的发展,取得了丰硕成果.根据使用数据的不同,人脸识别可分为二维人脸识别、三维人脸识别

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本文编号：1469697