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基于三维局部二值模式和核判别分析的三维人脸识别

来源 :天津大学学报 | 被引量 : 13次 | 上传用户：xuxiaorou12345

【摘 要】

：

二维照片的人脸识别对光照、姿态和化妆等因素很敏感,故提出了一种将三维局部二值模式(3DLBP)和核判别分析(KDA)相结合的三维人脸识别方法.采用3DLBP描述人脸深度图像的特征,高斯核函数KDA作为分类器,使用Chi平方统计改进高斯核函数.采用FRGC v2.0中2003春季采集的三维人脸库进行实验.实验结果表明,该方法在每人2个训练样本时,识别率为91.8%,而PCA和3DLBP的识别率分别为

【作 者】

：

叶剑华 刘正光 

【机 构】

：

天津大学电气与自动化工程学院

【出 处】

：

天津大学学报

【发表日期】

：

2008年03期

【关键词】

：

三维局部二值模式 核判别分析 深度图像 三维人脸识别 3D local binary pattern  kernel discriminant analysis 

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二维照片的人脸识别对光照、姿态和化妆等因素很敏感,故提出了一种将三维局部二值模式(3DLBP)和核判别分析(KDA)相结合的三维人脸识别方法.采用3DLBP描述人脸深度图像的特征,高斯核函数KDA作为分类器,使用Chi平方统计改进高斯核函数.采用FRGC v2.0中2003春季采集的三维人脸库进行实验.实验结果表明,该方法在每人2个训练样本时,识别率为91.8%,而PCA和3DLBP的识别率分别为60.4%和78.3%;当每人的训练样本数增至6个时,识别率为98.4%,而PCA和3DLBP的识别率分

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