基于spin image的人脸点云特征定位

摘要：

展示一个三维人脸点云特征点定位方法.通过HK(平均曲率和高斯曲率)这一曲面形状描述方法,划分人脸特征点候选区域,对特征点形成的旋转图像(spin image)进行比较,实现任意姿态下的鼻尖点和左右内眼角点的定位.原始的旋转图像算法计算量太大,运算时间过长,无法获得实际应用,在原算法的基础上,只对筛选出来的少量重要特征点进行区域曲面重构,避免大量无意义的点运算,提高旋转图像算法的实时性能.在GavabDB数据库上的实验结果表明,该方法最高获得了95.37％的识别率,对姿态、表情变化具有一定的鲁棒性.

关键词：点云、H(平均曲率)、K(高斯曲率)、特征点、旋转图像

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2017-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2209-2212