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J-GLOBAL ID：201702248978079525   整理番号：17A1558939

局所共分散記述子とRiemannカーネルスパース符号化を用いた効率的な3次元顔認識【Powered by NICT】

Efficient 3D face recognition using local covariance descriptor and Riemannian kernel sparse coding

著者 (6件)： Deng Xing (School of Automation, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Deng Xing (Key Laboratory of Measurement and Control for Complex System, Ministry of Education, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Da Feipeng (School of Automation, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Da Feipeng (Key Laboratory of Measurement and Control for Complex System, Ministry of Education, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Shao Haijian (School of Automation, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Shao Haijian (Key Laboratory of Measurement and Control for Complex System, Ministry of Education, Southeast University, Nanjing 210096, China)
資料名： Computers and Electrical Engineering  (Computers and Electrical Engineering)
巻： 62  ページ： 81-91  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0546B  ISSN： 0045-7906  CODEN： CPEEBQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 正確に抽出された特徴の固有相関を評価し,さらに3D顔認識精度を改善するために局所共分散記述子とRiemannカーネルスパース符号化を用いた新しい3D顔認識法を提案した。,キーポイントは一番遠い点サンプリング法により検出されると,対応するキーポイント近傍は,測地線距離に関連した特定半径により抽出した。,異なったタイプの効率的な特徴の選択した固有の特性と局所共分散記述子を構築した。最後に,適切なRiemannカーネルスパース符号化はプローブ中の顔を同定した。評価実験により,二つの挑戦的な3D顔データセット,FRGCv2.0とボスポラス,提案した手法はその他の最先端レベル手法と比較して同定精度を大幅に改善できることを示した上で行った。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 三次元 ,  測地線 ,  *共分散 ,  プローブ
準シソーラス用語： 評価実験 ,  *スパースコーディング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 3D顔認識 ,  局所共分散記述子 ,  Riemannカーネルスパース符号化 ,  対称正はマトリックスを定義する

分類 (1件)： ディジタルフィルタ  (NC04022Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 共分散 ,  記述子 ,  カーネル ,  スパース符号化 ,  3次元顔認識