文献

J-GLOBAL ID：201702239050910024   整理番号：17A1983378

重要な特徴点を用いた多情報融合顔認識【JST・京大機械翻訳】

Multiple Information Fusion Face Recognition Using Key Feature Points

著者 (4件)： Lin Kezheng (哈爾浜理工大学計算机科学与技術学院,黒竜江哈爾浜,150080) ,  Xu Songting (哈爾浜理工大学計算机科学与技術学院,黒竜江哈爾浜,150080) ,  Li Ao (哈爾浜理工大学計算机科学与技術学院,黒竜江哈爾浜,150080) ,  Wu Di (哈爾浜理工大学計算机科学与技術学院,黒竜江哈爾浜,150080)
資料名： Ha’Erbin Ligong Daxue Xuebao  (Ha'Erbin Ligong Daxue Xuebao)
巻： 22  号： 3  ページ： 19-24  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3248A  ISSN： 1007-2683  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 数年の顔認識研究により、照明、ノイズなどの条件により、認識率が比較的低い二次元顔認識技術はすでに時代の最前線のステップにならないため、三次元顔認識技術は次第に発展しているが、高い複雑性がある。この問題に対して、伝統的な深さ情報定位方法およびLFA局部特徴分析方法に基づき、改良した3次元顔特徴点定位アルゴリズムを提案し、完全なクラスタリング訓練サンプルを獲得した上で、グローバルと局部加重融合の特徴抽出アルゴリズムを提案した。FRGCとBU-3DFEの二つの顔データベースにおける実験データの比較分析により、本方法は3次元顔の識別効果において、より高いロバスト性があることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  クラスタ化 ,  *定位 ,  三次元 ,  アルゴリズム ,  二次元 ,  ロバスト性 ,  雑音
準シソーラス用語： 比較分析 ,  顔データベース ,  特徴分析 ,  複雑性 ,  認識率 ,  *情報フュージョン ,  *特徴点 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： locate feature points ,  multiple information fusion ,  local characteristic analysis ,  face recognition

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 特徴点 ,  情報融合 ,  顔認識