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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

14. Intelligent Quality Assessment of Geometrical Features for 3D Face Recognition

verfasst von : G. Cirrincione, F. Marcolin, S. Spada, E. Vezzetti

Erschienen in: Neural Advances in Processing Nonlinear Dynamic Signals

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This paper proposes a methodology to assess the discriminative capabilities of geometrical descriptors referring to the public Bosphorus 3D facial database as testing dataset. The investigated descriptors include histogram versions of Shape Index and Curvedness, Euclidean and geodesic distances between facial soft-tissue landmarks. The discriminability of these features is evaluated through the analysis of single block of features and their meanings with different techniques. Multilayer perceptron neural network methodology is adopted to evaluate the relevance of the features, examined in different test combinations. Principle Component Analysis (PCA) is applied for dimensionality reduction.

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Metadaten
Titel
Intelligent Quality Assessment of Geometrical Features for 3D Face Recognition
verfasst von
G. Cirrincione
F. Marcolin
S. Spada
E. Vezzetti
Copyright-Jahr
2019
Buch
Neural Advances in Processing Nonlinear Dynamic Signals

Print ISBN: 978-3-319-95097-6

Electronic ISBN: 978-3-319-95098-3

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-95098-3_14