基于表情变化的三维人脸识别

• 作者: 宫秋萍 曾莎 黄敏
• 来源期刊: 现代计算机（普及版）
• 关键词: 三维人脸识别 Fisherface(PCA+LDA) 深度数据 刚性区域 ICP
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 页码范围: 53-57
• 页数: 5页
• 字数: 3322字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2015.05.012

摘要

为了减小表情变化对三维人脸识别带来的影响，提出一种由粗到细的识别方法。以人脸的深度数据为整体特征，采用Fisherface（PCA+LDA）方法进行匹配，以面部刚性区域作为局部特征采用改进的迭代最近点（ICP）算法进行比配，将得到的整体特征和局部特征进行融合。实验结果表明，该方法能有效提高人脸识别系统针对表情变化的鲁棒性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄敏	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	33	78	5.0	7.0
2	曾莎	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	7	26	3.0	5.0
3	宫秋萍	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	6	11	2.0	3.0