【摘 要】
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提出了一种紧密二值描述子用于解决RGB-D人脸识别过程中的特征表达问题。首先,不同于手工设计的特征,该方法使用无监督学习从训练数据自动获取紧密的二值特征;其次,该方法使
【机 构】
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中国科学技术大学信息科学技术学院,中国科学院电磁空间信息重点实验室,安徽中烟工业有限责任公司合肥卷烟厂
【基金项目】
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安徽省科技厅项目“海量人脸图像快速检索云服务平台及应用示范”
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提出了一种紧密二值描述子用于解决RGB-D人脸识别过程中的特征表达问题。首先,不同于手工设计的特征,该方法使用无监督学习从训练数据自动获取紧密的二值特征;其次,该方法使用像素与周围像素的差异信息作为输入,利用了空间上下文信息;最后,考虑到Depth图像平滑性特点,对分块的Depth和RGB图提取不同半径范围的像素差异信息。实验结果表明,该方法具有较强的人脸描述能力,且对光照和面部遮挡具有一定的鲁棒性,并在两个公开的RGB-D数据库上获得了较好的识别率。
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