典型文献
基于3D-2D映射的大姿态人脸识别
文献摘要：
为了解决真实场景下大姿态人脸识别准确率低的问题,本文从数据增广的角度,围绕三维人脸信息数据进行大姿态人脸识别关键技术的研究与探索,提出了一个基于3D-2D映射的大姿态人脸识别算法框架.区别于当前基于3D点云数据的人脸识别算法,本文提出的方法主要利用3D人脸丰富姿态信息,通过3D-2D映射的姿态数据扩充方法,进而训练特定姿态人脸特征提取模型,然后集成到统一大姿态人脸识别框架中.本文提出方法的关键是利用注册3D人脸图像信息来辅助2D人脸多姿态识别,很容易集成现有的2D人脸识别方法到提出的框架中.实验表明,本文提出的方法在无约束真实场景下能够有效提升大姿态人脸识别准确率,同时不显著增加计算负担,为当前基于3D信息解决2D人脸识别问题提供了新思路.
文献关键词：
人脸识别;大姿态人脸识别;三维对二维
中图分类号：
作者姓名：
李晓峰;游志胜
作者机构：
四川大学计算机学院,成都610065
文献出处：
引用格式：
[1]李晓峰;游志胜-.基于3D-2D映射的大姿态人脸识别)[J].四川大学学报（自然科学版）,2022(04):56-64
A类：
大姿态人脸识别,三维对二维
B类：
2D,真实场景,识别准确率,数据增广,三维人脸,人脸信息,信息数据,别关,研究与探索,人脸识别算法,点云数据,姿态信息,数据扩充,定姿,人脸特征提取,提取模型,识别框架,人脸图像,图像信息,多姿态,姿态识别,无约束,加计,计算负担
AB值：
0.279258
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