基于多尺度信息整合的三維人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、人臉識(shí)別具有非接觸性、唯一性、主動(dòng)性等多種優(yōu)勢(shì)成為了生物特征識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。二維人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)趨于成熟，被廣泛的應(yīng)用到了人們的生活中。但是，由于二維圖像在本質(zhì)上只是三維圖像在二維空間里的簡(jiǎn)單投影，很難從根本上克服光照、化妝、姿勢(shì)、表情等因素的影響。三維圖像包含了更多的人臉信息，如曲面距離信息，曲面曲率信息，空間結(jié)構(gòu)信息等，三維人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為了人臉識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
　　本文提出了一種基于人體測(cè)量學(xué)和Curvel

2、et信息融合的三維人臉識(shí)別算法ACFFR(Anthropometric Curvelet Fusion Face Recognition)，論文主要工作如下：
　　1.對(duì)現(xiàn)有的著名三維人臉識(shí)別算法進(jìn)行了總結(jié)，并且分類。將三維人臉識(shí)別算法分為三種:基于模型的三維人臉識(shí)別算法、基于特征的三維人臉識(shí)別算法、多模態(tài)融合的三維人臉識(shí)別算法。對(duì)現(xiàn)有的常用三維人臉數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了簡(jiǎn)單總結(jié)。
　　2.提出了將人體測(cè)量學(xué)特征運(yùn)用到人臉特征區(qū)域的定

3、位中。在深度圖中對(duì)人臉的基準(zhǔn)點(diǎn)進(jìn)行定位，運(yùn)用人體測(cè)量學(xué)特征和人臉基準(zhǔn)點(diǎn)的位置定位出人臉的特征區(qū)域。
　　3.基于Curvelet變換的特征提取。對(duì)人臉特征區(qū)域進(jìn)行Curvelet分解，得到多尺度、多方向的Curvelet系數(shù)，對(duì)Curvelet系數(shù)矩陣進(jìn)行求l1范數(shù)處理，得到該特征區(qū)域的特征向量。
　　4.通過最近鄰方法在Texas3DFRD數(shù)據(jù)庫中實(shí)驗(yàn)，分別對(duì)四個(gè)區(qū)域的特征向量進(jìn)行匹配識(shí)別，將得到的四組識(shí)別結(jié)果進(jìn)行決策級(jí)融