南京邮电大学学报（自然科学版）
南京郵電大學學報（自然科學版）
남경유전대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF NANJING UNIVERSITY OF POSTS AND TELECOMMUNICATIONS(NATURAL SCIENCE)
2015年
3期
11-17
,共7页
人脸识别%特征描述子%尺度不变特征变换%特征匹配%评分融合
人臉識彆%特徵描述子%呎度不變特徵變換%特徵匹配%評分融閤
인검식별%특정묘술자%척도불변특정변환%특정필배%평분융합
face recognition%feature descriptor%scale invariant feature transform(SIFT)%feature matching%score fusion
提出一种基于圆形邻域尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)描述子的三维人脸识别方法.首先,针对传统SIFT描述子向量维数高、匹配耗时的问题,文中提出了一种改进的SIFT特征描述子及其生成方法.该方法在利用传统SIFT算子精确定位特征点的基础上,采用以特征点为中心的圆形邻域来代替矩形邻域进行特征描述.然后,分别对3D人脸的灰度图和深度图提取特征描述子.在特征点匹配阶段,根据人脸图像的先验知识剔除部分误匹配点对.最后,采用决策级的评分融合策略完成3D人脸识别.实验结果表明,该算法能够有效降低特征匹配时间,人脸识别的平均识别率高达95.3％.
提齣一種基于圓形鄰域呎度不變特徵變換(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)描述子的三維人臉識彆方法.首先,針對傳統SIFT描述子嚮量維數高、匹配耗時的問題,文中提齣瞭一種改進的SIFT特徵描述子及其生成方法.該方法在利用傳統SIFT算子精確定位特徵點的基礎上,採用以特徵點為中心的圓形鄰域來代替矩形鄰域進行特徵描述.然後,分彆對3D人臉的灰度圖和深度圖提取特徵描述子.在特徵點匹配階段,根據人臉圖像的先驗知識剔除部分誤匹配點對.最後,採用決策級的評分融閤策略完成3D人臉識彆.實驗結果錶明,該算法能夠有效降低特徵匹配時間,人臉識彆的平均識彆率高達95.3％.
제출일충기우원형린역척도불변특정변환(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)묘술자적삼유인검식별방법.수선,침대전통SIFT묘술자향량유수고、필배모시적문제,문중제출료일충개진적SIFT특정묘술자급기생성방법.해방법재이용전통SIFT산자정학정위특정점적기출상,채용이특정점위중심적원형린역래대체구형린역진행특정묘술.연후,분별대3D인검적회도도화심도도제취특정묘술자.재특정점필배계단,근거인검도상적선험지식척제부분오필배점대.최후,채용결책급적평분융합책략완성3D인검식별.실험결과표명,해산법능구유효강저특정필배시간,인검식별적평균식별솔고체95.3％.
