三維人臉識別技術(shù)研究與算法實現(xiàn).pdf

1、隨著現(xiàn)代社會的高速發(fā)展，以人臉識別、虹膜識別、指紋識別等為代表的生物特征認證技術(shù)作為安全認證的重要方向受到了越來越多的關(guān)注。人臉識別一經(jīng)提出，便一直是學術(shù)界研究的熱點。
　　從上世紀九十年代算起，人臉識別已經(jīng)經(jīng)過了20多年的發(fā)展。由于三維數(shù)據(jù)較難獲取，早期的研究熱點集中于二維圖像上的人臉識別，并且研究的側(cè)重點為中性表情、簡單光照下的人臉識別。隨著研究的推進，約束條件下的二維人臉識別已經(jīng)能夠取得不錯的效果，但是復雜條件下的人臉識別進

2、展緩慢，表情、光照、姿態(tài)等成為制約人臉識別發(fā)展的重要因素。與此同時，三維掃描技術(shù)的發(fā)展使得三維數(shù)據(jù)變得容易獲取，三維人臉識別逐漸被學術(shù)界所重視。從信息量方面來看，三維數(shù)據(jù)擁有更為豐富的形狀等信息，所以三維人臉識別擁有提升識別率的潛力。
　　本文首先介紹了三維人臉識別的相關(guān)算法。然后給出了三維人臉識別的系統(tǒng)流程，其中包含降噪、鼻尖點檢測、人臉區(qū)域提取等預處理技術(shù)，基于 Hotelling的姿態(tài)矯正算法，SFR拒絕分類器，表情不變區(qū)域

3、檢測，識別與驗證等。本文的主要工作和創(chuàng)新點如下：
　　1、改進了SFR拒絕分類器的距離計算方法?；隈R氏距離和標準歐式距離對原有SFR拒絕分類器進行改進，提升了分類正確率。
　　2、提出基于人臉區(qū)域的鼻尖點檢測技術(shù)。該方法首先利用 Haar特征檢測人臉區(qū)域，并基于該區(qū)域做橫向切片與固定半徑的圓相交，根據(jù)交點確定鼻尖點位置。該方法能夠消除大部分衣物、頭發(fā)等對鼻尖點檢測的影響。
　　3、提出以鼻尖點為參考提取表情不變區(qū)域的

4、方法。該方法針對鼻子、額頭區(qū)域受表情影響較小的特點，基于鼻尖點確定表情不變區(qū)域的橫向和縱向范圍并提取該區(qū)域。
　　4、設計了一個人臉識別的全自動完整框架?？蚣芊譃樵诰€和離線兩部分，線下部分包括人臉區(qū)域提取、提取SFR構(gòu)造特征庫等。在線部分針對待識別人臉進行SFR拒絕分類，并與備選人臉進行最終的ICP算法匹配。
　　5、利用Hotelling矯正人臉姿態(tài)。Hotelling變換能夠?qū)⑷四樧藨B(tài)調(diào)整到人臉分布最多的三個方向上，從而