【摘 要】
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传统人脸识别在非正常光照和姿势的情况下鲁棒性较低,针对该非正常角度下人脸数据的局部缺失导致识别率降低的问题,提出了一种解决局部匹配问题的方法.该方法通过引入基于曲
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传统人脸识别在非正常光照和姿势的情况下鲁棒性较低,针对该非正常角度下人脸数据的局部缺失导致识别率降低的问题,提出了一种解决局部匹配问题的方法.该方法通过引入基于曲率和径向距离的3D标志指示器进行3D人脸标志检测,采用注释人脸模型进行初始配准,以扩展可变模型框架即利用在拟合过程中人脸对称性的优点,使得局部匹配问题可以将缺失数据完整化,从而真正地实现姿态的不变性.论文在通用的3D人脸数据库FRGC v2及来自圣母大学的入耳数据库的集合F、G上进行了实验,验证了所提方法的有效性.
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