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基于脊谷特征提取的三维人脸识别
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:《计算机工程与应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西安理工大学 计算机科学与工程学院,西安710048
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(the National Natural Science Foundation of China No.61072151);陕西省教育厅2009年科学技术研究计划项目(No.09JK628).
中文摘要:

针对三维人脸数据庞大及识别效率低的问题,提出采用提取脊点及谷点表征人脸。脊点和谷点作为曲面局部区域内主曲率沿主方向变化的极值点,能够很好地表征三维人脸特征。对三维人脸提取脊点模型和谷点模型,通过对它们栅格化后生成对应的空间分布密度直方图实现人脸粗匹配,采用计算LTS-Hausdorff距离实现人脸的精确匹配。在GavabDB三维人脸库的实验结果表明,该方法具有较高的识别率。

英文摘要:

An approach for 3D face recognition is presented which uses ridge points and ravine points as features.Ridge points and ravine points,the extrcrna of the principal curvatures along their corresponding curvature lines,are powerful shape descriptors for shape matching.Ridge model and ravine model of 3D face are attained.The ridge model and ravine model are divided into grids, spatial distribution density histogram is created and used for face rough matching.LTS-HansdoriT distance is utilized for accurately matching the ridge points "model and the ravine point model of a given probe 3D face to those in the gallery. The results of the experiments on GavabDB show that the proposed approach have great capability for 3D face recognition.

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期刊论文 14 会议论文 8 专利 3
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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
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  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887