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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>傳感與控制>三維人臉數(shù)據(jù)庫(kù)分類(lèi)識(shí)別

      三維人臉數(shù)據(jù)庫(kù)分類(lèi)識(shí)別

      2018-01-30 | rar | 0.80 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　針對(duì)傳統(tǒng)的三維人臉識(shí)別分類(lèi)算法大多需要多個(gè)樣本進(jìn)行訓(xùn)練，而在單訓(xùn)練樣本的前提下識(shí)別性能會(huì)嚴(yán)重降低的問(wèn)題，提出了基于模糊自適應(yīng)共振理論映射（ Fuzzy ARTMAP）的算法對(duì)三維人臉數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。首先對(duì)三維人臉深度圖像進(jìn)行局部二值模式（ LBP）統(tǒng)一模式算子的特征提取，再對(duì)LBP特征進(jìn)行Log-Gabor小波變換，提取圖像的頻域特征向量作為訓(xùn)練的輸入向量，最后將單樣本訓(xùn)練向量集送入Fuzzy ARTMAP分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練識(shí)別。該算法在FRGC v2.0三維人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的識(shí)別率可達(dá)到87. 15%，分類(lèi)器的訓(xùn)練時(shí)間為24. 88 s，單張待識(shí)別人臉樣本與單張已注冊(cè)的人臉匹配時(shí)間為0. 0015 s，一張新的人臉樣本在數(shù)據(jù)庫(kù)完成一次搜索匹配則需要1.08 s。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法在測(cè)試中的性能優(yōu)于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ PNN）和極限學(xué)習(xí)機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ELM），既能保證較高的識(shí)別率，又能擁有較短的訓(xùn)練時(shí)間，且時(shí)間增幅穩(wěn)定，可控性強(qiáng)。

      三維人臉數(shù)據(jù)庫(kù)分類(lèi)識(shí)別

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