基于三维模型子空间监督学习法的二维人脸识别

李阳

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基于三维模型子空间监督学习法的二维人脸识别

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人脸识别的一个主要难点在于人脸姿态和光照变化对识别性能影响显著.考虑到此问题,本文提出了一种将三维模型和二维照片相结合的新的人脸识别技术,对不同人脸姿态和光照变化有很好的鲁棒性.在训练阶段由特定三维人脸模型生成大量带有不同姿态和光照的虚拟二维照片,采用监督学习法使这些虚拟照片形成子空间,最终组成特定人脸模板.此时不再需要三维数据,只要匹配真实二维照片和模板就可以进行人脸识别.

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来源
《长春理工大学学报（自然科学版）》 |2009年第3期|442-446,435|共6页
作者
李阳;
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作者单位

吉林大学,通信工程学院,长春,130025;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
人脸识别; 三维人脸模型; 子空间学习;

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