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FRGC
- Overview of the FRGC
3DFaceRecognitionBasedon3DLBPandKernelDiscriminant
- 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3D
load_FRGC_abs_Z
- 三维人脸数据库FRGC V1. 0,2.0包括图像的深度数据和纹理，格式分别保存为：abs和ppm 读取abs数据中的深度z轴数据，保存为480*640的矩阵，进而进行数据处理研究。并且贴ppm纹理，便于观察。 -Three-dimensional face database FRGC V1. 0,2.0 depth data including images and textures, formats were saved as: abs abs data and ppm re
PCA_rec_FRGC_depth
- 運用PCA將高精度人臉的深度資料(FRGC database)分析主成分後重建低精度的Kinect深度資訊值，細化Kinect所產生的量測誤差。重建出較好的三維人臉模型-The depth of data using PCA face of precision (FRGC database) Principal component analysis of the reconstruction after the low accuracy of Kinect depth information v
FRGC-results.tar
- A useful 3D that could be used in face recognition tests-A useful 3D that could be used in face recognition tests