[发明专利]基于曲面法向分量图神经网络表示的三维人脸识别方法在审
| 申请号： | 201711003898.8 | 申请日： | 2017-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN107844760A | 公开（公告）日： | 2018-03-27 |
| 发明（设计）人： | 李慧斌;孙剑;魏晓帆 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司61200 | 代理人： | 安彦彦 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于曲面法向分量图神经网络表示的三维人脸识别方法，对给定三维人脸曲面进行预处理；然后将预处理后的正面三维人脸曲面的三维坐标投影到二维平面上，利用投影后的坐标信息估计逐点的法向量，以此生成X、Y和Z三个方向的法向分量图；利用在二维人脸识别中训练好的深度卷积神经网络提取三维人脸各个法向分量图的特征；在神经元位置敏感的匹配模式下，提取各个法向分量图的深度特征，分别采用最近邻分类器或稀疏表示分类器实现三维人脸的比对。本发明的三维人脸识别技术具有简单、易于实现、对表情鲁棒、识别精度高等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 曲面 分量 神经网络 表示 三维 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于曲面法向分量图神经网络表示的三维人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.给定一张三维人脸曲面，首先进行预处理；步骤2.将预处理后的正面三维人脸曲面的三维坐标投影到二维平面上，其投影过程采取最近邻插值法，利用投影后的坐标信息估计逐点的法向量，以此生成X、Y和Z三个方向的法向分量图；步骤3.提取法向量分量图的特征利用在二维人脸识别中训练好的深度卷积神经网络提取三维人脸各个法向分量图的特征；步骤4.人脸比对在神经元位置敏感的匹配模式下，对步骤3得到的提取各个法向分量图的深度特征，采用稀疏表示分类器实现三维人脸的比对。
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