基于二维、三维信息融合的人脸识别
为解决光照、姿态等因素发生变化时二维人脸识别算法识别率骤然下降的问题,提出了基于二维、三维信息融合的人脸识别方法.与其他算法不同,该算法输入为一幅二维灰度图像,通过重建相应的三维模型提供三维信息.对于二维图像,选择局部二值模式(LBP)特征进行人脸表示.对于三维模型,定义了54个特征点,将鼻尖点与特征点之间的测地线距离作为三维特征.对2种特征识别结果采用加权融合的方式,权值的确定依据Fisher判别准则.通过CAS-PEAL-R1人脸库对提出的算法进行了测试,并与其他方法进行了比较.
信息融合、局部二值模式、测地线距离、人脸识别
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TP306.1(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金60533030;国家科技支撑计划资助项目2007BAH13
2011-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
928-932
