计算机应用

作者：桑高丽, 闫超, 朱蓉

单位：1. 嘉兴学院 数理与信息工程学院, 浙江 嘉兴 314001;2. 四川大学 计算机学院, 成都 610064

关键词：表情变化,三维人脸识别,多区域模板,多数投票

基金：国家自然科学基金资助项目（61703183）；浙江省自然科学基金资助项目（LY15F020039，LQ18F020007，LQ18F020006）。

为了实现三维人脸识别算法对表情变化的鲁棒性，提出一种基于语义对齐的多区域模板融合三维人脸识别算法。首先，为了实现三维人脸在语义上的对齐，将所有三维人脸模型与预定义标准参考模型做稠密对齐。然后，根据人脸表情具有区域性的特点，为了不受限于区域划分的精准度，提出基于多区域模板的相似度预测方法。最后，采用多数投票法将多个分类器的预测结果融合得到最终识别结果。实验结果表明，在FRGC v2.0表情三维人脸数据库上所提算法可以达到98.69%的rank-1识别率，在含有遮挡变化的Bosphorus数据库上该算法达到84.36%的rank-1识别率。

来源：2019年第6期

《计算机应用》期刊编辑部

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