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文檔簡介
1、近些年來,三維人臉識別得到了國內(nèi)外研究人員的廣泛關(guān)注。三維人臉數(shù)據(jù)不僅能夠提供人臉的紋理信息,還提供了人臉幾何信息,因而能夠更全面地反映了人臉特性。我們希望利用三維數(shù)據(jù)所包含的兩種不同類型信息進(jìn)行多模態(tài)的融合來提升人臉識別的效果,本文采用自動校準(zhǔn)后的三維人臉數(shù)據(jù)模型經(jīng)過投影得到的深度圖像和灰度圖像作為人臉的兩種不同模態(tài)數(shù)據(jù),并利用這兩種數(shù)據(jù)提取出不同特征進(jìn)行得分水平的融合。人臉的全局特征反映其大致輪廓,局部特征則反映其細(xì)節(jié)信息,它們在識
2、別中扮演著不同的作用,且各具優(yōu)勢。為了充分利用不同數(shù)據(jù)和特征所反映的人臉信息,我們采用將深度圖像的全局特征和灰度圖像的局部特征進(jìn)行融合。Gabor濾波器具有良好的空間位置和方向選擇性,展現(xiàn)出了良好的局部特性,本文選取圖像的Gabor特征作為其局部特征,此外利用PCA進(jìn)行圖像全局特征的提取。不同特征在匹配相似度的衡量方式上存在差異,為消除這種差異本文提出一種統(tǒng)一衡量匹配相似度的方式——積分機(jī)制,即類似于比賽中采用的積分制,我們利用待識別數(shù)
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