【摘 要】
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本文提出并设计一种基于三维人脸变形方法的三维人脸采集系统。在实际应用环境中,人脸表情的变化会对人脸识别算法造成较大的识别精度影响,为了降低精度损失并提高鲁棒性,本文提出基于三维人脸解耦学习的方法,在保持模型的身份信息最大程度不损失的前提下,生成该身份的多个带不同表情的人脸模型,该方法可以较为准确地扩充用户的三维人脸样本,提高用户的识别精度并可以大幅度扩充三维人脸研究容易出现的三维人脸数据不足的问题
【机 构】
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四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室,成都 610065;四川川大智胜软件股份有限公司,成都 610065
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本文提出并设计一种基于三维人脸变形方法的三维人脸采集系统。在实际应用环境中,人脸表情的变化会对人脸识别算法造成较大的识别精度影响,为了降低精度损失并提高鲁棒性,本文提出基于三维人脸解耦学习的方法,在保持模型的身份信息最大程度不损失的前提下,生成该身份的多个带不同表情的人脸模型,该方法可以较为准确地扩充用户的三维人脸样本,提高用户的识别精度并可以大幅度扩充三维人脸研究容易出现的三维人脸数据不足的问题。
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