【摘 要】
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传统迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)不能很好处理异常值、噪声及丢失数据等情况,导致降低了在人脸建模中三维点云配准的精度。本文提出使用稀疏迭代最近点(Sparse
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,安全关键工业测控技术教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61371156);中国科学院自动化所复杂系统管理与控制国家重点实验室开放课题(20130107)
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传统迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)不能很好处理异常值、噪声及丢失数据等情况,导致降低了在人脸建模中三维点云配准的精度。本文提出使用稀疏迭代最近点(Sparse Iterative Closest Point,SICP)来进行深度图的配准,稀疏ICP通过使用稀疏诱导准则去重新书写配准优化公式以解决这些问题从而提高配准的精度。另外,本文提出一种快速分割头部的方法,它可以从深度图中快速的分割出用户的头部,进而建立一个三维人脸建模系统。实验结果证明了本文算法的有效性。
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