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基于三维局部二值模式和核判别分析的三维人脸识别
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作者 叶剑华 刘正光 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期344-348,共5页
二维照片的人脸识别对光照、姿态和化妆等因素很敏感,故提出了一种将三维局部二值模式(3DLBP)和核判别分析(KDA)相结合的三维人脸识别方法.采用3DLBP描述人脸深度图像的特征,高斯核函数KDA作为分类器,使用Chi平方统计改进高斯核函数.采... 二维照片的人脸识别对光照、姿态和化妆等因素很敏感,故提出了一种将三维局部二值模式(3DLBP)和核判别分析(KDA)相结合的三维人脸识别方法.采用3DLBP描述人脸深度图像的特征,高斯核函数KDA作为分类器,使用Chi平方统计改进高斯核函数.采用FRGC v2.0中2003春季采集的三维人脸库进行实验.实验结果表明,该方法在每人2个训练样本时,识别率为91.8%,而PCA和3DLBP的识别率分别为60.4%和78.3%;当每人的训练样本数增至6个时,识别率为98.4%,而PCA和3DLBP的识别率分别为87.8%和96.3%. 展开更多
关键词 三维局部二值模式 核判别分析 深度图像 三维人脸识别
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