针对单样本人脸的三维部分人脸识别

发布时间：2018-07-31 09:03

【摘要】：针对三维人脸识别中人脸数据部分缺失、遮挡以及损坏等情况,以及由训练样本缺乏引起的单训练样本问题,定义基于局部关键点的多三角形统计特征,该特征不仅能够在人脸数据部分可见的情况下保证鲁棒性,在人脸表情和姿态变化时也能准确描述人脸。针对单训练样本问题,提出一种两阶段加权协同表示方法。将提取的人脸局部特征作为先验知识,计算基于类的概率估计,并将该概率估计作为第二阶段分类中的局部约束,进而提高识别性能。实验结果表明,该方法可有效提高单样本部分人脸的识别率。
[Abstract]:In view of the lack of partial data, occlusion and damage in 3D face recognition, as well as the single training sample problem caused by the lack of training samples, the multi triangle statistical features based on the local key points are defined. This feature can not only guarantee the robustness of the face data, but also the facial expression and attitude change. A two stage weighted cooperative representation is proposed for the problem of single training samples. The local feature of the extracted face is used as a prior knowledge to calculate the probability estimation based on the class, and the probability estimation is used as the local constraint in the second stage classification, and then the recognition performance is improved. The experimental results show that this method is used. It can effectively improve the recognition rate of a single sample face.
【作者单位】： 四川大学电子信息学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61403265,61471371) 四川省科技计划基金资助项目(2015SZ0226)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2155093