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基于网格的尺度不变特征变换的表情和缺失数据三维人脸识别( Mesh-Based Scale-Invariant Feature Transform-Like Method for Three-Dimensional Face Recognition under Expressions and Missing Data )
Yan Liang Jia-Cheng Liao Jia-Hui Pan
基于三维人脸表面特征的生物特征识别已经成为一种流行的方法。传统的人脸识别方法在受控环境下取得了很高的识别精度。然而，三维人脸识别技术仍然面临着一个巨大的挑战，即面部表情和由于姿态变化或遮挡造成的数据丢失。基于网格的类尺度不变特征变换(SIFT)方法是解决这些问题最有效的方法之一。但是，这类方法没有考虑边缘响应的消除，影响了识别性能和计算量。针对这一问题，提出了一种网格边缘点滤波器来去除边缘关键点。在特征描述方面，设计了由几何形状直方图和形状索引直方图组成的局部描述子来描述关键点的局部形状。提出了一个完整的基于网格的类SIFT三维人脸识别框架。基于Bosphorus和人脸识别grand challenge V2.0数据库的实验结果表明，该方法对表情变化、遮挡和姿态变化都是有效的。与现有的几种方法相比，该方法在计算复杂度和识别性能之间取得了很大的折衷。
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