【摘 要】
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为克服表情变化对人脸识别的影响,提出了一种基于自适应人脸切割的三维人脸识别算法.首先,采用一种自动预处理技术来去除离群点、填补孔洞和归一化姿态,以提高三维人脸数据的
【机 构】
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东南大学自动化学院,东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51175081,51475092,61405034);教育部博士点基金资助项目(20130092110027)
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为克服表情变化对人脸识别的影响,提出了一种基于自适应人脸切割的三维人脸识别算法.首先,采用一种自动预处理技术来去除离群点、填补孔洞和归一化姿态,以提高三维人脸数据的质量;其次,通过简化meshSIFT特征的规范化方向并加入形状直径函数描述符,讨论了方向分配和特征描述符的设计问题,改进了meshSIFT特征;最后,通过运用字典构造、压缩与自适应区域切割稀疏分类,提出了一种基于多任务稀疏表示分类最小残差和的自适应人脸切割算法.FRGC v2.0人脸数据库上的实验分析结果表明,所提算法对三维人脸识别具有较高的识
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