融合特征的神经网络在三维人脸识别中的应用

• 作者: 唐旭晟 王斯藤 陈丹
• 来源期刊: 机械制造与自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 三维人脸识别 模糊神经网络 多特征融合 Gabor小波特征 三维曲线特征
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 信息技术/Information Technology
• 页码范围: 126-131
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4|TP183
• 字数: 4929字
• 语种: 中文

摘要

针对三维人脸特征表示问题，提出了一种三维人脸轮廓曲线特征与二维Gabor小波特征相融合的人脸特征表示新方法。基于这种新的融合特征，利用模糊自适应共振神经网络( Fuzzy ARTMAP )进行有监督的学习训练，并构建三维人脸识别分类器实现人脸识别。利用模糊自适应共振神经网络分类器的增量学习能力，可以很好地解决随着训练模型增加导致识别系统识别率降低的问题。所提出的方法在FRGC v2.0三维人脸数据库上，对人脸表情变化进行了实验。结果表明具有一定的鲁棒性，识别率高，且随着新增人脸数量的增长可以提高准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈丹	福州大学电气工程与自动化学院	27	94	5.0	8.0
2	王斯藤	福州大学机械工程及自动化学院	2	5	2.0	2.0
3	唐旭晟	福州大学机械工程及自动化学院	15	317	7.0	15.0