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题名采用特征增强和深度关系感知策略的3D人脸识别方法
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作者
张龙
胡金蓉
张艳
黄果
黄飞虎
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机构
成都信息工程大学计算机学院
国家卫星气象中心
川西南空间效应探测与应用四川省高等学校重点实验室
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出处
《电讯技术》
北大核心
2025年第1期25-34,共10页
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基金
四川省科技计划项目(2023YFQ0072,2022YFQ0073)
川西南空间效应探测与应用四川省高等学校重点实验室项目(ZDXM202301002)。
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文摘
针对2D人脸识别方法易受到外部环境干扰的问题,提出了一种基于深度学习的3D人脸识别方法。该方法从人脸几何信息中获取特征,对光照等环境因素具有较强的鲁棒性。根据对现有研究内容的分析,设计了一个双域特征增强模块。该模块分别从通道域和空间域提取出人脸的局部特征,并将其作为全局特征的增强部分,从而获得更加完备的人脸特征。针对3D人脸数据特性,提出了一种新的适合于3D人脸识别的特征学习策略。该策略旨在使人脸识别模型学习从3D人脸的深度关系中提取身份特征,能够极大缓解三维人脸中噪声对特征计算的负面影响。通过实验,在公开数据集Bosphorus和Texas上分别获得了96.32%与98.93%的验证准确率,表明该方法能够获得更高的识别精度,并且在复杂情况下的人脸识别也具有一定优势。
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关键词
3D人脸识别
深度学习
深度关系感知
双域特征增强
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Keywords
3D face recognition
deep learning
deep relationship perception
dual domain feature enhancement
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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