基于Sin-K2DPCA的三维人脸识别

吴林

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基于Sin-K2DPCA的三维人脸识别

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针对三维人脸多表情、多姿态变化同时存在,人脸的非刚性部分存在变形且人脸点云数据不同程度缺失的问题,把“角度”的理念引入非线性区间,本文提出基于Sin K2DPCA三维人脸识别。这样就可以在多数据融合的基础上相互的取长补短,取得更好的识别结果。该研究探索性地将三维点云人脸数据应用于Sin-K2DPCA,并进行识别结果的对比与分析。

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来源
《数字技术与应用》 |2021年第11期|P.118-120|共3页
作者
吴林;
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作者单位

福州大学至诚学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
多数据融合; 三维人脸识别; 三维点云; 点云数据; 数据应用; 非刚性; 对比与分析; 人脸;

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