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计算机应用研究
2004：884-889．
第27卷
3D人脸识别非常具有挑确率上有明显的提高，但是应该看到，战性，距离实际应用还有很大的差距。3D人脸由大量的点组成，这些点包含着关键点信息，还有大量的冗余信息。笔者未来工作就是从大量的人脸信息中提取对识别作用大的关键点信息，尽可能减少关键点的数目。在本文中关键点直接匹配，以后还应考虑关键点的相对位置以及某些关键点变形所引起虽然具有很大的变的人脸变形识别问题。就像人脸漫画一样，
形和夸张，但是一样可以迅速地识别。以后的另一个主要工作就是根据人脸局部关键点进行识别研究。
表4
测试数据frontal2frontal3frontal4frontal5frontalaverage
updownleftrightoverallaverage
基准59．140．9827．8829．5139．3513．1213．129．859．8525．44
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用frontal1样式图像进行训练
MultiClassC4．5±10°yz
83．6470．4768．8557．3870．2126．2334．4516．3913．1446．35
1vs．AllC4．5±10°yz
80．7473．7665．5757．4169．2627．8731．2114．7514．7545．70
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致谢顺利完成。参考文献：
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感谢北京科技大学提供了人耳图像库，使实验得以