3D Face Recognition Using Simulated Annealing and the Surface Interpenetration Measure

Queirolo, C.C.; Silva, L.; Bellon, O.R.P.; Segundo, M.P.;
Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on
Volume: 32 , Issue: 2
Digital Object Identifier: 10.1109/TPAMI.2009.14 
Publication Year: 2010 , Page(s): 206 - 219

IEEE Journals  

Abstract  |  Full Text: PDF (3461 KB)

这篇文章总的来说，没有原始创新，属于集成创新。

作者提出了一种匹配两幅人脸深度图像的算法。主要的特点是：

1. 把人脸划分成与表情无关的鼻子部分，以及与表情有关的脸部，提高表情的无关性；

2. 针对两幅人脸深度图像的匹配，作者采用图像配准的方法，以模拟退火方法为寻优方法(SM)，以表面渗透测度(SIM)为测度，并将最终的SIM作为匹配得分输出。这纯粹是集成创新了；

3. 为了表情鲁棒性，SM迭代时，将人脸与表情无关的部分赋予高权值。勉强算个创新。

4. 将分级认证引入3D人脸识别，先匹配部分，若“不是那么确定”，再匹配其他部分，这个方法也不是他的创新；

总的来说，思路并无新颖之处，但是实验结果比较好。但是我觉得发在PAMI上并不太配，毕竟大家期盼在PAMI上能看到对思路有较大启发的算法；不过对做3D 人脸识别的研究者，他们做实验的方法和数据倒是有所借鉴。

可能的提高方法：

1. 文中对人脸不同部分的匹配的分进行加和的方法进行融合，其实可以借鉴诸如SVM的方法更好的融合；

2. 对人脸图像中残缺的部分具有鲁棒性的融合方法，也许可以将我现在做的特征缺失的方法用上，如果作者原意把匹配的分发给我就好了；

3. 辨认方法用了NN方法，太初级了。

作者是个巴西的博士生：Chau˜a C. Queirolo,不算大牛，这告诉我们这些小虾米，只要有好的工作，照样发牛期刊：）