【摘 要】
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人脸识别是计算机科学研究领域的热门研究课题,得到了许多研究人员的大力研究.迄今为止,人们已经提出了多种人脸识别的算法,大多数算法是针对二维图象识别设计的,尽管速度较
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人脸识别是计算机科学研究领域的热门研究课题,得到了许多研究人员的大力研究.迄今为止,人们已经提出了多种人脸识别的算法,大多数算法是针对二维图象识别设计的,尽管速度较快,但是很难克服光照、背景及表情等因素的干扰.针对这些问题,该文采用了迭代最近点算法和三维目标定位法的思想,提出了一种通过三维人脸网面样本匹配实现人脸识别的新方法.其中人脸三维数据是用我们实验室研制的立体视觉系统获取的.此外该文还讨论了利用二维灰度图象进行识别的方法,采用特征脸方法对二维图象进行特征提取,在此基础上研究了神经网络和支持向量机的特征分类方法,并给出了实验结果对比.最后,综合上述各类人脸样本和识别方法,我们对结合二维和三维的人脸特征及方法进行识别的可能性进行了实验分析和探讨.
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