多模式3D人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、近年來(lái)，3D人臉識(shí)別一直是當(dāng)下模式識(shí)別領(lǐng)域的熱點(diǎn)。3D人臉識(shí)別相對(duì)于指紋識(shí)別，虹膜識(shí)別等識(shí)別系統(tǒng)有著先天的優(yōu)勢(shì)，主要體現(xiàn)在操作簡(jiǎn)單方便，對(duì)目標(biāo)具有相當(dāng)小的侵犯性，甚至可以在目標(biāo)沒(méi)有察覺(jué)的情況下對(duì)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，這是其他檢測(cè)方式做不到的。然而，現(xiàn)階段算法的準(zhǔn)確率相對(duì)于其他檢測(cè)方式有明顯的不足，大部分算法的魯棒性不高，只在個(gè)別的數(shù)據(jù)庫(kù)上有較好的效果。相較于傳統(tǒng)人臉識(shí)別，由于3D人臉識(shí)別不依賴與可見(jiàn)光成像，所以可以有效的避免傳統(tǒng)人臉識(shí)別對(duì)于光照

2、敏感的這一問(wèn)題。同時(shí)，3D人臉相對(duì)于2D人臉包含了更多直觀的人臉信息，如果將這些信息正確的應(yīng)用，則3D人臉識(shí)別算法必將比2D人臉識(shí)別獲得更高的正確率。
　　本文提出的這種3D人臉識(shí)別系統(tǒng)引入了若干個(gè)增強(qiáng)魯棒性的方法，使得算法的魯棒性得到保證。首先提出了一種逐級(jí)篩選的鼻尖點(diǎn)定位方法，這種方法魯棒性強(qiáng)，而且復(fù)雜度可以接受。人臉識(shí)別部分的算法使用了局部曲線特征作為人臉的特征，這使得算法能容忍人臉上的部分?jǐn)?shù)據(jù)丟失。引入了3D人臉的深度投影