【摘 要】
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为了克服三维人脸识别中光照、表情、姿态等变化带来的识别困难,本文提出了基于Gabor特征的核协作表达三维人脸识别算法.协作表达分类算法利用相似人脸数据共同协作表示测试
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,日本东京大学信息科学学院
【基金项目】
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国家自然基金(No.61174170);教育部博士点基金(No.2010111110005)资助
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为了克服三维人脸识别中光照、表情、姿态等变化带来的识别困难,本文提出了基于Gabor特征的核协作表达三维人脸识别算法.协作表达分类算法利用相似人脸数据共同协作表示测试人脸,通过2范数求解稀疏系数,根据重构误差将测试人脸正确归类.该方法通过Gabor滤波器提取三维人脸深度图的40个不同尺度和方向的Gabor特征,然后选择合适核函数将其映射到高维核空间进行非线性降维和特征选取,最后结合协作表达分类算法完成三维人脸的识别.Kinect人脸库和Texas三维人脸库实验表明,该方法能在较少训练样本的情况下取得足够好的识别效果.
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