基于矩－傅里叶描述子的不同姿态三维人脸识别

• 作者: 张海燕 张玉明 高杰
• 来源期刊: 安徽科技学院学
• 学科: 工学
• 关键词: 深度图 矩 傅里叶描述子 人脸识别
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 工程技术
• 页码范围: 55-59
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3226字
• 语种: 中文

摘要

三维人脸相比二维人脸包含更丰富的信息，而且能够克服姿态，表情，光照因素的影响，更好地表示人脸特征，从而逐渐受到广泛的关注和重视。文中对不同姿态下的三维人脸深度图，先用微分几何相关知识把该图校正到正中面，然后通过提取人脸面部的等高线特征，将三维人脸变成容易处理的二维曲线，针对如何能够更好的描述该二维曲线，提出了一种把矩和傅里叶描述子相结合的新方法，最后利用提取的曲线特征进行人脸识别。实验结果表明，该方法具有很好的实时性和更强大的形状区分能力，鲁棒性高，优于传统傅里叶描述子提取等高线特征的方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张海燕	合肥工业大学计算机与信息学院	30	173	8.0	12.0
2	张玉明	芜湖职业技术学院电气学院	12	12	2.0	3.0
3	高杰	合肥工业大学计算机与信息学院	14	77	4.0	8.0