基于積分機(jī)制和特征融合的多模態(tài)三維人臉識(shí)別.pdf

1、近些年來，三維人臉識(shí)別得到了國(guó)內(nèi)外研究人員的廣泛關(guān)注。三維人臉數(shù)據(jù)不僅能夠提供人臉的紋理信息，還提供了人臉幾何信息，因而能夠更全面地反映了人臉特性。我們希望利用三維數(shù)據(jù)所包含的兩種不同類型信息進(jìn)行多模態(tài)的融合來提升人臉識(shí)別的效果，本文采用自動(dòng)校準(zhǔn)后的三維人臉數(shù)據(jù)模型經(jīng)過投影得到的深度圖像和灰度圖像作為人臉的兩種不同模態(tài)數(shù)據(jù)，并利用這兩種數(shù)據(jù)提取出不同特征進(jìn)行得分水平的融合。人臉的全局特征反映其大致輪廓，局部特征則反映其細(xì)節(jié)信息，它們?cè)谧R(shí)

2、別中扮演著不同的作用，且各具優(yōu)勢(shì)。為了充分利用不同數(shù)據(jù)和特征所反映的人臉信息，我們采用將深度圖像的全局特征和灰度圖像的局部特征進(jìn)行融合。Gabor濾波器具有良好的空間位置和方向選擇性，展現(xiàn)出了良好的局部特性，本文選取圖像的Gabor特征作為其局部特征，此外利用PCA進(jìn)行圖像全局特征的提取。不同特征在匹配相似度的衡量方式上存在差異，為消除這種差異本文提出一種統(tǒng)一衡量匹配相似度的方式——積分機(jī)制，即類似于比賽中采用的積分制，我們利用待識(shí)別數(shù)