基于坐标系人脸注册和集成分类器的3D人脸识别方法

摘要：

由于三维人脸识别精度很大程度上取决于对齐模块的质量,提出一种内在坐标系注册人脸、两层集成分类器进行人脸识别的方法.首先进行3D人脸注册,人脸注册是基于由鼻尖、鼻子水平面以及人脸垂直对称平面表征的内在坐标系统,只需注册1次人脸扫描;然后进行预处理,去除噪声和填充空洞区域;最后通过主成分分析(PCA)提取图像特征,两层集成分类器采用马氏余弦(MahCos)匹配度和加权波达计数法(WBC)对人脸区域分类并进行合并和重新排列.FRGC v2.0和CurtinFaces数据库的实验结果验证了此方法的有效性.与Mesh shift方法、三维PCA方法、ICP匹配方法和LDA方法相比,此方法提高了识别性能,且在计算复杂度上也有较大优势.

关键词：三维人脸识别、人脸注册、主成分分析、波达计算法、预处理

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：新疆维吾尔自治区高校科研计划青年教师科研启动基金项目XJEDU2014S074;新疆工程学院应用基础项目2016xgy091812

在线出版日期：2018-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：106-114