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摘要
为减少激光测量对人脸变形量识别产生的误差，准确提取变形特征，提出基于MNF的人脸局部变形量激光识别方法。结合像素点的线性关系，获取面部轮廓分布特征，建立人脸几何特征模型；分析扫描仪工作过程，利用回光强度加权平均算法提取标靶中心，根据斜距、水平角等因素建立激光扫描误差模型，提高激光扫描精度；采用最小噪声分离变换方法计算图像特征维数，实现图像总协方差矩阵变换，达到噪声与目标分离的目的；引入稀疏编码模型，设计包含多种人脸变形特征的字典，获取人脸图像的直方图金字塔特征，在字典中查找出局部变形量。仿真实验表明，所提方法能够准确分割出人脸局部变形特征，识别精度平均为97%,嘴角的水平角识别误差平均为1.2°,平均识别耗时为4.58 s。
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