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針對傳統的三維人臉識別分類算法大多需要多個樣本進行訓練，而在單訓練樣本的前提下識別性能會嚴重降低的問題，提出了基于模糊自適應共振理論映射（ Fuzzy ARTMAP）的算法對三維人臉數據庫進行分類識別。首先對三維人臉深度圖像進行局部二值模式（ LBP）統一模式算子的特征提取，再對LBP特征進行Log-Gabor小波變換，提取圖像的頻域特征向量作為訓練的輸入向量，最后將單樣本訓練向量集送入Fuzzy ARTMAP分類器進行訓練識別。該算法在FRGC v2.0三維人臉數據庫中的識別率可達到87. 15%，分類器的訓練時間為24. 88 s，單張待識別人臉樣本與單張已注冊的人臉匹配時間為0. 0015 s，一張新的人臉樣本在數據庫完成一次搜索匹配則需要1.08 s。實驗結果表明，所提方法在測試中的性能優于概率神經網絡（ PNN）和極限學習機神經網絡（ELM），既能保證較高的識別率，又能擁有較短的訓練時間，且時間增幅穩定，可控性強。
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