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针对三维人脸数据中可能存在的尖点、孔洞以及姿态变化等因素会造成人脸样本类内差异增加从而影响人脸识别系统精度的问题,提出一种三维人脸数据预处理方法.实验表明,通过切割、数据规整、平滑和姿态矫正使原来散乱的三维人脸点云数据变为规整的人脸点云数据,并可弱化噪声和冗余信息的干扰降低人脸样本的类内差异.
基于CASIA 3D的三维人脸数据预处理方法
【摘 要】
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针对三维人脸数据中可能存在的尖点、孔洞以及姿态变化等因素会造成人脸样本类内差异增加从而影响人脸识别系统精度的问题,提出一种三维人脸数据预处理方法.实验表明,通过切
【机 构】
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山西师范大学物理与信息工程学院,重庆工商大学继续教育学院
【出 处】
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山西师范大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2015年4期
【基金项目】
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山西师范大学校级品牌特色专业建设点（电子信息工程专业,SD2008PP2Y-02）
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