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综合馆
一种基于曲量场空间的人脸识别算法
  • 摘要

    为了解决二维人脸识别准确度提升空间有限,三维人脸识别数据量大、识别速度慢的问题,提出了一种新的基于曲量场空间的人脸识别算法(Face Recognition based on Curved Space Field,FRCSF).该算法首先检测彩色人脸图像内的面部凸凹信息,利用曲量子描绘凸凹域的渐变梯度特征,去除人脸彩色信息,降低三维信息量.然后以分散的曲量子群融合成曲量子空间.将曲量子空间进行边缘曲量子光滑衔接,组成曲量场空间.最后提取曲量场空间内的深度和维度信息,通过与曲量人脸库进行信息对比,判别出人脸身份.该算法抓住了人脸面部的凸凹特征,继而将凸凹特征采用具有空间连续性规律约束的曲量场进行描述,识别准确率较高,同时由于对三维人脸采用曲量子进行重建,数据量小,识别速度较快.大量实验表明,该算法既保存了二维人脸识别速度快的长处,又融入了三维人脸识别的局部三维信息,具有较高的识别性能.

  • 作者

    姜文涛  刘万军  袁姮  JIANG Wen-Tao  LIU Wan-Jun  YUAN Heng 

  • 作者单位

    辽宁工程技术大学电子与信息工程学院 辽宁葫芦岛 125105/辽宁工程技术大学软件学院 辽宁葫芦岛 125105/辽宁工程技术大学工商管理学院 辽宁葫芦岛 125105

  • 刊期

    2012年8期 ISTIC EI PKU

  • 关键词

    曲量场空间  曲量人脸  曲量子  场空间维  人脸识别 

参考文献
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3.90.12.112