粒子群最佳化3D角度搜尋之人臉辨識系統

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题名:	粒子群最佳化3D角度搜尋之人臉辨識系統
其它题名:	PSO accelerated 3D face angle searching system for face recognition
作者:	石孟憲;Shih, Meng-shian
贡献者:	淡江大學電機工程學系碩士班謝景棠;Hsieh, Ching-tang
关键词:	粒子群最佳化;人臉辨識;3D模型輔助人臉辨識;particle swarm optimization;face recognition;3D model based face recognition
日期:	2009
上传时间:	2010-01-11 07:18:28 (UTC+8)
摘要:	人臉辨識技術在以像處理的領域中已成為當今最熱門且最具挑戰性的主題之一。而傳統的2D人臉辨識系統對於任一角度的人臉辨識上來說是有一定的角度容忍範圍存在，所以以3D模型為輔助的人臉辨識系統在最近這幾年來被人提出來對這方面做改善。而傳統的3D模型為輔助人臉辨識系統在對任一角度的人臉做角度檢索搜尋時耗時相當的久，所以本篇論文提出搭配粒子群最佳化的演算法來加速人臉角度檢索的步驟。 Face recognition has been one of the most popular topic of image processing. But there always exist a problem in conventional 2D face recognition system. It is the limitation of tolerance from face poses. For solving this problem, 3D model based face recognition has been proposed in recent years. But it took a long time while matching the angles from an random head pose in conventional 3D model based face recognition system. So we accelerated the angle matching step by combining the Particle Swarm Optimization with 3D model based face recognition system.
显示于类别:	[電機工程學系暨研究所] 學位論文

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