【摘 要】
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为增强三维人脸识别系统对表情变化的鲁棒性,提出一种融合深度数据与面部刚性区域的人脸识别系统。首先根据人脸几何特征定位鼻尖点,以该点为中心切割出有效的面部区域,把各
【基金项目】
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中央高校基本科研专项(CDJXS12160004)资助项目
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为增强三维人脸识别系统对表情变化的鲁棒性,提出一种融合深度数据与面部刚性区域的人脸识别系统。首先根据人脸几何特征定位鼻尖点,以该点为中心切割出有效的面部区域,把各种姿态的人脸统一矫正到正面姿态;然后以深度图作为整体特征采用二维主成分分析(2DPCA)算法进行匹配,以面部刚性区域作为局部特征采用改进的迭代最近点(ICP)算法进行匹配;最后将所提取的整体特征匹配结果和局部特征匹配结果进行融合。在CASIA 3D人脸库上的实验结果表明,构造的系统识别率高于使用单一特征的系统,且对表情变化有较好的鲁棒性。
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