【摘 要】
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为了在人脸姿态和表情归一化后减少人脸外观的信息损失,提出自适应三维形变模型(3DMM)结合流形分析的人脸识别方法。首先,描述人脸姿态变换引起的2D和3D坐标的不对应性,提出
【机 构】
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西南石油大学计算机科学学院,山西大学计算机工程系
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为了在人脸姿态和表情归一化后减少人脸外观的信息损失,提出自适应三维形变模型(3DMM)结合流形分析的人脸识别方法。首先,描述人脸姿态变换引起的2D和3D坐标的不对应性,提出自适应3DMM拟合方法;然后,通过三维变换来保留尽可能多的身份信息,将整个图像网格化映射成3D对象,姿态和表情的归一化保证了变换的稳定;最后,利用多流形判别分析计算流形与流形之间的距离,并利用最近邻分类器完成识别。在Multi-PIE,LFW以及自己采集的数据库上的实验验证了所提方法的有效性,在3个数据库上的识别率分别高达99.8%,9
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