基于曲面等高线特征的不同姿态三维人脸深度图识别

• 作者: ANDO Shigeru 叶长明 蒋建国 詹曙
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 深度图 等高线特征 傅里叶描绘子 人脸识别
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 219-224
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5451字
• 语种: 中文

摘要

三维人脸识别因能克服二维人脸识别易受光照,姿态和表情等因素影响的缺点,从而日益受到关注和重视.文中针对三维人脸实时成像系统所获得的不同姿态下的三维人脸深度图,提出一种人脸识别方法(FDAC).首先利用微分几何相关理论来指导三维深度人脸深度图的校正,再根据曲面等高线来描述人脸的面部特征并使用傅里叶描绘子实现特征提取,最后利用提取的等高线特征进行人脸分类识别.实验结果表明,FDAC方法对于不同姿态下的三维人脸图像有较好的识别率,并且在时间开销方面优于常规的特征脸识别方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋建国	合肥工业大学计算机与信息学院	245	2905	27.0	39.0
5	詹曙	合肥工业大学计算机与信息学院	61	544	13.0	19.0
9	叶长明	合肥工业大学计算机与信息学院	4	64	4.0	4.0