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时间:2020-04-14
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1、文章编号:1007—1423(2015)05—0053—05DOI:10.3969/j.issn.1007—1423.2015.05.012基于表情变化的三维人脸识别黄敏,宫秋萍,曾莎(郑州轻工业学院计算机与通信工程学院.郑州450002)摘要:为了减小表情变化对三维人脸识别带来的影响,提出一种由粗到细的识别方法。以人脸的深度数据为整体特征,采用Fisherface(PCA+LDA)方法进行匹配,以面部刚性区域作为局部特征采用改进的迭代最近点(ICP)算法进行比配,将得到的整体特征和局部特征进行融合。实验结果表明,该方法能有效提高
2、人脸识别系统针对表情变化的鲁棒性。关键词:三维人脸识别;Fisherface(PCA+LDA);深度数据;刚性区域;ICP基金项目:国家自然科学基金青年科学基金项目(No.61201447)、河南省基础与前沿技术研究计划项目(No.102300410266、No.122300410287)0引言战。为了减小表情变化对识别造成的影响.TangH【5J等二维人脸识别方法经过多年的研究和发展已经非人提出了基于局部二值模式的人脸识别算法.虽然该常成熟,但在现实生活中,由于受到光照、姿态、妆容、方法对表示变化有很好的鲁棒性.但需要人工手动标
3、表情的影响,使得二维人脸识别率大大下降[1]。相对于记划分人脸区域李晓莉等人[63采用人脸面部刚性区域二维人脸数据.三维特征的人脸识别对光照和姿态有对人脸进行识别匹配.该方法虽然提高了分类速度.但较好的鲁棒性翻近些年学者们利用三维数据信息来实不能很好地反映样本之间的差异性朱冰莲等人171提出现人脸识别。可行方法主要分为以下4类[31:基于空域一种融合整体信息和局部信息的识别算法.在中性表直接匹配的方法.基于整体特征的匹配方法.基于局部情中取得较高的识别率为了进一步增强人脸识别对特征的匹配方法和基于特征融合的方法第一种基于表情变化的
4、鲁棒性.本文提出基于深度数据和刚性区空域匹配方法不做特征提取.直接采用点云数据进行域相融合阎的人脸识别方法。匹配,如ICP算法.该方法虽然简便但匹配时间长,实时性差基于整体的匹配方法需要对人脸样本进行光1表情变化和特征提取照、尺寸和姿态的归一化处理,该方法受表情姿态因素表情变化是目前三维人脸识别面临的重大课题,影响较大基于局部特征的匹配方法着重人脸细节刻人脸面部肌肉会随着表情变化而变化研究表明唧:嘴画。相对于整体特征匹配方法.该方法针对表情和姿态角、眼睛、眉毛区域、脸颊这些人脸不同区域构成了面具有一定的鲁棒性.但缺点是人脸信息数据
5、太少.匹配部表情的变化这些变化幅度较大区域会使二维图像不精确最后一种特征融合的方法能够有效地融合人的像素发生形变.而反映在三维数据上则是非刚性形脸面部的互补信息,提高识别效率。但传统的特征融合变为了增强表情的鲁棒性.一种有效的方法就是选取方法仍然不能克服脸部非刚性区域产生的形变.所以局部表情变化不敏感区域.即包括鼻子和额头在内的如何解决该问题仍是三维人脸识别研究面临的重大挑现代计算机2015.02中I彩参考文献:f1]SMEETSD,KEUSTERMANSJ,VANDERMEULEND.LocalSurfaceFeaturesfo
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