10.3969/j.issn.1001-8360.2012.01.007
基于轮廓线特征的三维人脸识别改进算法
研究基于面部轮廓曲线特征的三维人脸识别.为提取最优面部曲线特征,提出一种基于模糊聚类方法的人脸曲线特征优选算法.该算法从三维人脸深度图中选取最具代表性的8条轮廓曲线,作为主要识别特征,这在很大程度上降低了计算复杂度,克服表情和光照对人脸识别的消极影响,同时它用最少的轮廓线包含了所需要的人脸识别信息.基于这些人脸轮廓线特征,利用改进的Manhattan距离分类器来提高人脸识别的分类效果.实验结果表明,所提出的算法明显提高了人脸识别率,并且具有很强的鲁棒性.
三维人脸识别、面部轮廓特征、模糊聚类、改进的Manhattan距离
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TP391.4;TP18(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金60973060,61172128;机器人学国家重点实验室基金RLO200801;轨道交通控制与安全国家重点实验室基金RCS2010K02;中央高校基本科研业务费专项资金2011JBM019
2012-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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