Günlü，Göksel;舱底，Hasan S。 基于形状和纹理的重叠三维子区域人脸识别。 （英语） Zbl 1198.68212号 Gelenbe，Erol（编辑）等人，《计算机与信息科学》。2010年9月22日至24日，英国伦敦，第25届计算机和信息科学国际研讨会论文集。多德雷赫特：施普林格（ISBN 978-90-481-9793-4/hbk；978-90-981-9794-1/电子书）。电气工程课堂讲稿62，293-298（2010）。 摘要：在本研究中，我们提出了一种处理面部表情变化的新方法，将人脸划分为重叠的3D子区域，并使用3D DCT从每个子区域中提取独立特征。使用FRGC ver2.0数据库，该方法的一级识别率达到99.66%。关于整个系列，请参见[Zbl 1197.68011号]. 引用于1文件 理学硕士： 68吨10 模式识别、语音识别 关键词：人脸识别;三维DCT;形状和纹理信息;基于区域的特征提取 软件：FRGC公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.Gunlü}和\textit{H.S.舱底}，莱克特。注释Electr。工程62293--298（2010；Zbl 1198.68212） 全文： 内政部 参考文献： [1] Chang，K.I。；鲍耶，K.W。；Flynn，P.J.，不同面部表情下用于3D人脸识别的多鼻子区域匹配，IEEE模式分析和机器智能汇刊，28，10，1695-1700（2006）·doi:10.1109/TPAMI.2006.210 [2] Cook，J.、Chandran，V.、Fookes，C.：使用Log-Gabor模板的3D人脸识别。In:第17届英国机器视觉会议（BMVC）（2006） [3] Jain，A。；南达库马尔，K。；Ross，A.，多模态生物识别系统中的分数归一化，模式识别，38，12，2270-2285（2005）·doi:10.1016/j.patcog.2005.01.012 [4] Papatheodorou，T.，Rueckert，D.：使用表面和纹理注册评估自动4D人脸识别。摘自：第六届自动人脸和手势识别国际会议，第321-326页（2004年） [5] Gunlu，G.，Bilge，H.S.：具有鉴别3D DCT系数的人脸识别，计算机杂志，2010，DOI 10.1093/comjnl/bxq031·Zbl 1198.68212号 [6] Phillips，P.J.、Flynn，P.J、Scruggs，T.、Bowyer，K.W.、Chang，J.、Hoffman，K.、Marques，J.，Min，J.和Worek，W.：人脸识别大挑战概述。摘自：IEEE计算机视觉和模式识别会议，第947-954页（2005） [7] Mian，A.S。；Bennamoun，M。；Owens，R.，一种用于自动人脸识别的高效多模式2D-3D混合方法，IEEE Trans。模式分析。机器。因特尔，1927-1943年（2007年）·doi:10.1109/TPAMI.2007.1105 [8] Bartlett，M.S。；Movellan，J.R。；Sejnowski，T.J.，独立成分分析人脸识别，IEEE神经网络汇刊，13，6，1450-1464（2002）·doi:10.1109/TNN.2002.804287 [9] 袁，P.C。；Lai，J.H.，使用独立成分分析的人脸表示，模式识别，35，6，1247-1257（2002）·Zbl 1001.68904号 ·doi:10.1016/S0031-3203（01）00101-7 [10] Faltemier，T.C。；鲍耶，K.W。；Flynn，P.J.，三维人脸识别区域集成，IEEE信息取证与安全汇刊，3，1（2008）·doi:10.1109/TIFS.2007.916287 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。