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摘要:
针对表情对人脸识别准确率的影响问题,提出了基于向导的局部表情弱化模型,其利用网格变形技术来减少表情人脸的塑性变形.首先在表情区域按三角面片变换,采用梯度算子计算出变形后梯度场,实现基于向导微分梯度场的变换;然后代入泊松方程完成离散三角形拼接和变形模型的重建.找到脸部表情不变的刚性区域,得到类内的平均人脸差异,从而产生约束条件并将之加入变形过程来保持类间的差异和类内的相似度.与其它算法比较,其识别准确率有明显提高,证明了算法的有效性.
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文献信息
篇名 人脸识别中表情弱化处理研究
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 人脸表情 人脸识别 微分梯度场 刚性区域
年,卷(期) 2012,(8) 所属期刊栏目 图形图像
研究方向 页码范围 281-283,310
页数 分类号 TP391.4
字数 3897字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-137X.2012.08.062
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 白廷柱 北京理工大学光电学院光电成像技术与系统教育部重点实验室 94 750 13.0 23.0
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研究主题发展历程
节点文献
人脸表情
人脸识别
微分梯度场
刚性区域
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
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18527
总下载数(次)
68
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