基于区域分割的表情鲁棒三维人脸识别方法

• 作者: 桑高丽 郑增国 闫超
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 表情变化 三维人脸识别 区域分割 刚性/非刚性区域
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 914-918
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0665

摘要

为了克服表情变化致使三维人脸识别性能不佳的问题,提出基于鼻尖点区域分割的表情鲁棒三维人脸识别方法.首先,根据表情对人脸影响具有区域性的特点,提出仅依赖鼻尖点的表情不变区域(刚性区域)和表情易变(非刚性区域)划分方法;然后针对表情不变区域和表情易变区域使用不同的特征描述方式并计算匹配相似度;最后将表情不变区域和表情易变的相似度进行加权融合实现最终身份识别.提出方法分别在FRGC v2.0和自建WiseFace表情人脸数据库上达到98.52％和99.01％的rank 1识别率,证明该方法对表情变化具有较强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桑高丽	嘉兴学院数理与信息工程学院	5	4	1.0	1.0
2	郑增国	上饶师范学院计算机网络中心	3	2	1.0	1.0
3	闫超		1	0	0.0	0.0