均值漂移LDA优化FSIF的三维人脸识别

针对传统的三维人脸识别算法受光照、姿态、表情及场景变化影响导致耗时过多及成本过高的问题,提出了一种基于均值漂移线性判别分析优化尺度不变特征融合(FSIF)算法。使用均值漂移线性判别分析找到五个类似于查询人脸的最佳候选类;利用尺度不变特征融合提取出候选人脸及查询人脸的融合特征描述符,并进行特征匹配得到目标人脸;根据特征描述符的匹配关键点数目完成人脸的识别。在USCD/Honda、FRGC v2及自己搜集的人脸数据集上的实验结果表明,该算法解决了降低FSIF人脸识别的计算复杂度,并在不降低识别性能的前提下大大地节约了成本,相比几种较为先进的三维人脸识别算法,该算法取得了更好的识别效果。