【摘 要】
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人脸识别是生物特征识别技术最友好的身份识别方式,而三维人脸识别由于可解决二维人脸识别中存在的光照、姿态等局限,成为人脸识别的研究热点,但其特征维数过高是该领域的瓶
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,安全关键工业测控技术教育部工程研究中心,日本东京大学信息科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61174170);教育部博士点基金(2010111110005)资助项目
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人脸识别是生物特征识别技术最友好的身份识别方式,而三维人脸识别由于可解决二维人脸识别中存在的光照、姿态等局限,成为人脸识别的研究热点,但其特征维数过高是该领域的瓶颈,而维数约减是解决这一问题的关键。流形学习是一类非线性维数约减算法,LOGMAP是一种基于黎曼法坐标的流形学习算法,该算法可以在保持度量信息不变的情况下,把高维空间的数据映射到低维空间。构建了基于流形学习的三维人脸识别框架,并结合LOGMAP进行三维人脸深度图的识别。实验结果表明,该方法在三维深度图上可以得到良好的识别效果。
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