2014年:线性判别与PHL结合的三维人脸识别提升算法
需积分: 9 153 浏览量
更新于2024-08-13
收藏 1.46MB PDF 举报
本文档探讨了"基于线性判别边信息结合PHL的三维人脸识别"这一主题,发表于2014年,着重解决在三维人脸识别中光照、姿态、表情变化带来的识别性能下降问题。人脸识别作为生物特征认证的重要手段,在诸如视频监控和访问控制等领域广泛应用。传统的人脸识别方法,如主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和独立成分分析(ICA),在无限制条件下的表现良好,但在面对复杂环境变化时,效果并不理想。
为改善这种状况,研究者们寻求提升算法的鲁棒性。论文介绍了一种创新方法,它利用支持向量机(SVM)将弱标记数据集中的样本转换为原型超平面中的层特征,并通过学习组合系数从未标记的数据集中选择支持向量稀疏集。这种方法融合了Fisher准则,旨在最大化未标记数据集的判别能力,采用迭代优化算法求解目标函数。特征提取部分,采用了SILD技术,这是一种有效的特征表示方法。
文章的核心贡献在于结合线性判别边信息和PHL(可能指的是投影寻踪或其它相关概念)来增强人脸识别的稳定性和准确性。在USCD/Honda、FRGC v2、LFW以及自定义的人脸数据集上进行了实验验证,结果显示,与现有的三维人脸识别算法相比,该算法在处理光照、姿态和表情变化时,能够提供更好的识别性能和鲁棒性,适合于实时视频图像人脸识别的嵌入式系统应用。
这篇论文提供了针对三维人脸识别难题的创新解决方案,通过有效利用线性判别边信息和PHL技术,实现了在复杂环境中的高精度和实时识别,对于提高人脸识别系统的实际应用价值具有重要意义。
2021-09-23 上传
2021-05-30 上传
2019-10-23 上传
2019-09-18 上传
2019-09-18 上传
2021-12-09 上传
2019-08-13 上传
2021-06-13 上传
2021-06-21 上传
weixin_38711149
- 粉丝: 4
- 资源: 902
最新资源
- 新代数控API接口实现CNC数据采集技术解析
- Java版Window任务管理器的设计与实现
- 响应式网页模板及前端源码合集:HTML、CSS、JS与H5
- 可爱贪吃蛇动画特效的Canvas实现教程
- 微信小程序婚礼邀请函教程
- SOCR UCLA WebGis修改:整合世界银行数据
- BUPT计网课程设计:实现具有中继转发功能的DNS服务器
- C# Winform记事本工具开发教程与功能介绍
- 移动端自适应H5网页模板与前端源码包
- Logadm日志管理工具:创建与删除日志条目的详细指南
- 双日记微信小程序开源项目-百度地图集成
- ThreeJS天空盒素材集锦 35+ 优质效果
- 百度地图Java源码深度解析:GoogleDapper中文翻译与应用
- Linux系统调查工具:BashScripts脚本集合
- Kubernetes v1.20 完整二进制安装指南与脚本
- 百度地图开发java源码-KSYMediaPlayerKit_Android库更新与使用说明