【摘 要】
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针对传统的三维人脸识别算法成本较高且不能很好地处理鲁棒性人脸识别的问题,提出一种基于低分辨率KINECT传感器采集三维点云的高效鲁棒人脸识别算法。首先,针对KINECT传感器
【机 构】
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广东农工商职业技术学院计算机系,广州大学松田学院计算机科学与技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60975083)
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针对传统的三维人脸识别算法成本较高且不能很好地处理鲁棒性人脸识别的问题,提出一种基于低分辨率KINECT传感器采集三维点云的高效鲁棒人脸识别算法。首先,针对KINECT传感器采集到的数据噪声大的问题,提出规范化预处理过程,通过鼻尖检测、人脸剪裁、姿势校正、对称填充及平滑采样得到规范的纹理图像;然后,在纹理图像上运用判别色彩空间变换,从而最大化类与类之间的分离性;最后,利用多模态稀疏编码有效地重建误差以得到查询图像与训练集之间的相似度,并利用Z-得分技术完成最终的人脸识别。在通用人脸数据库Curtin Fa
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