文件名称:3DFaceRecognitionBasedon3DLBPandKernelDiscriminant
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二维照片的人脸识别对光照、姿态和化妆等因素很敏感，故提出了一种将三维局部二值模式(3DLBP)和核享，1剐分析(KDA)相结合的三维人脸识剐方法．采用3DLBP描述人脸深度图像的特征，高斯核函数KDA 作为分类器，使用Chi平方统计改进高斯核函数、采用FRGC v2．0中2003春季采集的三维人脸库进行实验．实验结果表明，该
方法在每人2个训练样本时，识别率为91．8％，而PCA和3DLBP的识别率分别为60．4％和78．3％；当每人的训练样本数增至6个时，识别率为98．4％，而PCA和3DLBP的识别率分别为87．8％和96．3-3D Face Recognition Based on 3DLBP and Kernel Discriminant Analys
方法在每人2个训练样本时，识别率为91．8％，而PCA和3DLBP的识别率分别为60．4％和78．3％；当每人的训练样本数增至6个时，识别率为98．4％，而PCA和3DLBP的识别率分别为87．8％和96．3-3D Face Recognition Based on 3DLBP and Kernel Discriminant Analys
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基于三维局部二值模式和核判别分析的三维人脸识别.pdf