基于特征點(diǎn)的三維人臉識別方法研究.pdf

1、人臉識別技術(shù)是生物特征識別領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，且在各個(gè)領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價(jià)值。三維人臉識別相比二維人臉識別具有光照和姿態(tài)不變性，從而有著更廣闊的應(yīng)用前景，但三維人臉模型數(shù)據(jù)獲取比二維圖像困難，且數(shù)據(jù)量大，如何從中自動(dòng)地選取有用的識別信息是三維人臉識別的一個(gè)關(guān)鍵;同時(shí)三維人臉識別同樣受著表情變化的困擾，如何克服表情變化的影響是三維人臉識別的一個(gè)重要研究方向。本文針對這兩個(gè)問題提出了有效的解決方法，主要工作如下:
　　1)為了自動(dòng)提取

2、有效的特征，本文提出了一種由粗到精的三維特征點(diǎn)定位算法。該算法將應(yīng)用于二維圖像的主動(dòng)形狀模型運(yùn)用到三維數(shù)據(jù)中，首先將FRGC V2.0人臉庫中的三維點(diǎn)云模型轉(zhuǎn)化成深度圖像，在深度圖像上運(yùn)用主動(dòng)形狀模型算法實(shí)現(xiàn)鼻尖點(diǎn)、左右內(nèi)外眼角點(diǎn)以及左右嘴角點(diǎn)的粗定位;然后選取這7個(gè)粗定位特征點(diǎn)的局部區(qū)域，分別計(jì)算這7個(gè)局部區(qū)域的形狀指數(shù)值，根據(jù)不同形狀指數(shù)值對應(yīng)的曲面凹凸程度確定7個(gè)特征點(diǎn)的位置。實(shí)驗(yàn)表明，本文的特征點(diǎn)定位算法具有較高的精度和實(shí)時(shí)性。

3、
　　2)為了克服表情變化對三維人臉識別的影響，提出了一種基于特征點(diǎn)的三維人臉識別算法。該算法首先根據(jù)定位的特征點(diǎn)進(jìn)行人臉切割以及其他必要的預(yù)處理工作，并根據(jù)定位的左右內(nèi)眼角點(diǎn)和鼻尖點(diǎn)定義了鼻中點(diǎn);然后提取以鼻中點(diǎn)為中心的8條等測地輪廓線進(jìn)而用于人臉的近似表征，同時(shí)為了防止等測地輪廓線固有的對姿態(tài)不變特性的丟失，單獨(dú)提取每條等測地輪廓線的Procrustean距離和角度特征，將其融合后得到每條等測地輪廓線的距離度量;最后根據(jù)每條等