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基于卷积神经网络的表情不变三维人脸识别!.pdfVIP

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电 子 测 量 技 术 第 卷 第 期 —¯ˇ¢……˚ı… ˝…ˇæ·ƒ              40 4 —¯ˇ¢……˚ı… ˝…ˇæ·ƒ —¯ˇ¢……˚ı… ˝…ˇæ·ƒ —¯ˇ¢……˚ı… ˝…ˇæ·ƒ —¯ˇ¢……˚ı… ˝…ˇæ·ƒ —¯ˇ¢……˚ı… ˝…ˇæ·ƒ —¯ˇ¢……˚ı… ˝…ˇæ·ƒ —¯ˇ¢……˚ı… ˝…ˇæ·ƒ —¯ˇ¢……˚ı… ˝…ˇæ·ƒ —¯ˇ¢……˚ı… ˝…ˇæ·ƒ —¯ˇ¢……˚ı… ˝…ˇæ·ƒ —¯—¯ˇ¢ˇ¢…………˚ı˚ı…… ˝…˝…ˇæˇæ·ƒ·ƒ 年 月   ELECTRONIC MEASUREMENT TECHNOLOGY 2017 4   基于卷积神经网络的表情不变三维人脸识别∗ 陈志轩 周大可 黄经纬     (南京航空航天大学 自动化学院 南京 )      211100 : , 。 , 摘 要 针对三维人脸识别中的表情问题 提出一种基于卷积神经网络的三维人脸识别方法 根据人脸先验知识 构   ; , , 建基于测地线距离的三维人脸特征点模型 利用该模型 提取输入三维人脸的局域 Gabor特征和测地线距离特征 进 ; , 。 而获得表情不变的人脸表述 将上述特征输入类 Lenet-5卷积神经网络 获得最终的识别结果 在 Facewarehouse三 , , , 维人脸数据库上的实验结果表明 该方法的正确识别率达到 97.60% 优于几种经典三维人脸识别方法 对表情变化 均有较强的稳健性。 : ; ; ; ; 关键词 三维人脸识别 表情变化 Gabor特征 测地线距离 卷积神经网络 中图分类号: ; 文献标识码: 国家标准学科分类代码: TP391.41TN911.73   A   520.6040 Exressioninvariant3Dfacereconitionusin convolutional p g g neuralnetworks ChenZhixuan ZhouDake Huan Jinwei g g ( , , ) Nanin UniversitofAeronauticsandAstronauticscolleeofAutomation Nanin 211100China jg

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