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摘要:
本文提出了一种基于彩色+深度(RGB-D)的人脸识别方法, 以提高识别率.首先从Kinect获得一个具有丰富的头部姿势变化、 光照变化等不同条件下的彩色+深度(RGB-D)图像, 将获取的同一个人在不同条件下的多个图像看做一个图像集;其次将Kinect获得的原始深度数据用于姿态估计和脸区域的自动裁剪.根据估计的姿态将一组脸部图像集分成多个子图像集.对于分类, 本文提出了一种基于块的协方差矩阵表示图像模型在黎曼流形上一个子图像集的方法以降维, 并使用SVM模型分别学习每个子图像集, 然后将所有子图像集的结果相融合得出最终的识别结果.本文所提出的方法已经在包含不同条件下超过5 000幅 RGB-D图像数据集中进行了评估.实验结果表明本文算法可实现高达98.84%的识别率.
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文献信息
篇名 一种基于彩色+深度的人脸识别算法
来源期刊 测试技术学报 学科 工学
关键词 k-均值 局部二进制模式 支持向量机 黎曼流形 图像集分类 人脸识别算法
年,卷(期) 2017,(3) 所属期刊栏目 信号检测、算法与仿真
研究方向 页码范围 241-249
页数 9页 分类号 TP391.41
字数 6253字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-7449.2017.03.010
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 郭大波 山西大学物理电子工程学院 34 271 8.0 16.0
2 袁帅英 山西大学物理电子工程学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
k-均值
局部二进制模式
支持向量机
黎曼流形
图像集分类
人脸识别算法
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
测试技术学报
双月刊
1671-7449
14-1301/TP
大16开
太原13号信箱
22-14
1986
chi
出版文献量(篇)
2837
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7
总被引数(次)
13975
论文1v1指导