作者：宋国平 单位：重庆市光学机械研究所 出版：《激光杂志》2014年第10期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJGZZ2014100160 DOC编号：DOCJGZZ2014100169 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于KINECT传感器采集三维点云的高效鲁棒人脸识别》PDF+DOC2015年第03期 杨善友,蓝新波,赵志俊 《基于Kinect传感器的机械手自主抓取技术研究》PDF+DOC2016年第07期 钟泽宇,周海婷,古炜豪,邹修国 《使用Kinect传感器的油菜叶片面积测量方法》PDF+DOC2017年第01期 徐胜勇,黄伟军,周俊,许卓群,吴太晖,樊一尘 《基于Kinect的服务机器人任务操控学习方法的研究》PDF+DOC2013年第02期 陈楠,胡颖,张俊,夏泽洋 《基于Kinect传感器的猕猴桃果实空间坐标获取方法》PDF+DOC2016年第05期 王滨,陈子啸,傅隆生,苏宝峰,崔永杰 《基于Kinect深度图像的三维重建》PDF+DOC2016年第05期 李务军,吴斌 《基于Kinect的人流监测图像采集》PDF+DOC2017年第07期 翁胜伟 《基于Kinect的课堂教学状态监测系统》PDF+DOC2017年第01期 李彬,谢翟,段渭军,杨荣 《基于多Kinect的家具自由曲面造型扫描系统设计》PDF+DOC 李晓飞 《基于Kinect传感器的移动机器人室内环境三维地图创建》PDF+DOC2013年第S1期 杨鸿,钱堃,戴先中,马旭东,房芳

    • 针对传统的三维人脸识别算法成本较高且不能很好地处理带有光照、表情等变化人脸识别的问题，设计了低分辨率Kinect传感器采集三维点云的鲁棒人脸识别系统。首先，通过鼻尖检测、人脸剪裁、姿势校正、对称填充及平滑采样得到规范的纹理图像；然后，在纹理图像上运用判别色彩空间变换，从而最大化类与类之间的分离性；最后，利用多模态稀疏编码有效地重建误差以得到查询图像与训练集之间的相似度，并利用Z-得分技术完成最终的人脸识别。在通用人脸数据库CurtinFaces、PIE及AR上的识别率可高达96.7%，实验结果表明，相比其它几种人脸识别算法，本文算法取得了更好的识别效果。

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