融合特征的神经网络在三维人脸识别中的应用

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针对三维人脸特征表示问题,提出了一种三维人脸轮廓曲线特征与二维Gabor小波特征相融合的人脸特征表示新方法。基于这种新的融合特征,利用模糊自适应共振神经网络(Fuzzy ARTMAP)进行有监督的学习训练,并构建三维人脸识别分类器实现人脸识别。利用模糊自适应共振神经网络分类器的增量学习能力,可以很好地解决随着训练模型增加导致识别系统识别率降低的问题。所提出的方法在FRGC v2.0三维人脸数据库上,对人脸表情变化进行了实验。结果表明具有一定的鲁棒性,识别率高,且随着新增人脸数量的增长可以提高准确率。
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