發(fā)布時間：2017-07-18 13:22

  本文關鍵詞：基于改進的LBP算法的三維人臉識別

  更多相關文章： 三維人臉 人臉識別 深度相機 局部二值的平均信息熵模式(LBEP) 加權運算

【摘要】：三維人臉數(shù)據(jù)的獲取會受到成本以及可訪問性的影響。通過對深度相機(如Xtion pro live)獲取人臉數(shù)據(jù)過程的研究可知,它能夠很容易獲得彩色和深度結合(RGB-D)圖。針對RGB-D圖,使用局部和整體混合識別,利用局部二值的平均信息熵模式(LBEP),快速提取RGB-D圖的直方圖信息和特征向量,根據(jù)不同區(qū)域在表情不同情況下的變化程度,對不同區(qū)域的識別效果賦予不同的權值,進行加權運算。實驗結果表明,相比現(xiàn)有的二維和三維人臉識別算法,改進的LBEP算法識別率有明顯的提升。
【作者單位】： 中北大學計算機與控制工程學院;
【關鍵詞】： 三維人臉 人臉識別 深度相機 局部二值的平均信息熵模式(LBEP) 加權運算
【基金】：山西省自然科學基金項目(2015011045)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言目前,基于結構的人臉識別算法可以分為3類:基于整體、局部和混合的人臉識別算法,基于整體的人臉識別算法經(jīng)過了長年的發(fā)展和創(chuàng)新,如Zhou提出了Kernel的PPCA方法,能夠很好地適應非線性問題和將高維問題降到低維;基于局部的人臉識別方式,是利用人臉的某些局部特征信息(如眼

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本文編號：557903