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摘 要
摘 要
生物识别是最能体现计算机智能的特征之一,它在科研工作和日常生活应用方面都引
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起了巨大的轰动。在所有生物特征里面,人脸特征是最普遍和最容易获取的,所以,人脸
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识别一直都是模式识别和图像处理领域最热门的课题之一。为了减弱光照、表情、姿态、
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摄像视角、外貌(例如头发、眼睛)等变化对识别的影响,提高三维人脸识别准确性,本文
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针对光照、姿态、表情等影响三维人脸识别的因素进行了研究。使用基于球面谐波基图像
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的光照补偿算法减弱光照对人脸识别的影响,利用三维形变模型和部件技术相结合的人脸
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识别方法进行多姿态人脸的识别,针对表情变化带来的塑性变形采用基于泊松方程完成非
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中性人脸网格模型向中性模型的变形,提高带表情模型与同类中性模型之间的相似度。这
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三种算法在提高三维人脸识别的性能上都有一定的帮助,对于三维人脸识别系统的研究有
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了一定的理论基础。
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关键词:人脸识别;三维人脸识别;光照;姿态;表情
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i
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Abstract
Abstract
Biometrics is one of the best embodies the characteristics of computer intelligence, its
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research work and daily life applications have caused a great sensation. In all the biological
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characteristics of which, facial feature is the most common and most easily accessible, so, face
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recognition, pattern recognition and image processing has been the hottest topic in the field. In
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order to weaken illumination, facial expressions, gestures, camera angle, appearance (eg hair, eyes)
order
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