基于特征融合的三维人脸识别

• 作者: 常俊彦 蔡亮 达飞鹏
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 生物学
• 关键词: 深度图像 PCA 测地线距离 特征融合
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 47-51
• 分类号: Q811.6
• 字数: 3812字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2011.01.010

摘要

针对单一的人脸特征在识别中的局限性,将基于深度图像的全局特征和基于测地线的局部特征进行融合,以提高识别率.将三维人脸点云转换为深度图像后进行预处理,然后使用主成分分析法(PCA)找到一个低维的特征脸空间,依照最近邻法则将其与库集样本进行匹配,所得结果即为全局特征;将测试样本与模板人脸进行匹配,得到35个特征点,这些特征点间的测地线距离所组成的矩阵即为局部特征.使用加权求和法对这2种特征进行融合,并根据最近邻匹配法则,在FRGC人脸数据库上进行测试.实验结果表明,该方法可以很好地结合全局特征和局部特征的互补信息,识别效果优于各单一特征的分类性能,并且具有较好的表情鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡亮	东南大学自动化学院	74	394	11.0	16.0
2	达飞鹏	东南大学自动化学院	113	1482	22.0	33.0
3	常俊彦	东南大学自动化学院	1	33	1.0	1.0