三維人臉識別系統(tǒng)研究.pdf

1、近年來,生物識別技術(shù)被廣泛的應(yīng)用到各個領(lǐng)域,人臉識別是基于生物特征認證技術(shù)中最為活躍、最具挑戰(zhàn)性的課題,也是本世紀最具發(fā)展?jié)摿Φ募夹g(shù)之一。三維人臉識別有望解決二維人臉識別中面臨的光照、姿態(tài)和表情等影響識別效果的瓶頸問題。因此成為眾多科研機構(gòu)研究的重點。但是,當前國內(nèi)外機構(gòu)對實際應(yīng)用性系統(tǒng)的研究很少,也不是很充分。正由于此原因,本文將對一個完整的三維人臉識別系統(tǒng)進行研究。
　　 為達到研究要求,本文做了以下工作:
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2、、本文首先介紹了人臉識別系統(tǒng)的研究意義和發(fā)展現(xiàn)狀,以及目前研究中的一些主流方法和其所用到的關(guān)鍵技術(shù),并由此得出了該課題的研究難點,為本文的研究提供了思路。
　　 2、針對傳統(tǒng)的ASM的人臉特征點檢測算法過于耗時,準確性不高的問題。對傳統(tǒng)算法進行了改進和優(yōu)化。在傳統(tǒng)算法初次匹配階段,提出了基于人臉三角形特征點對模板初次匹配的方法。在算法搜索過程中,加入了人臉的全局紋理信息約束,使得算法消耗的時間大幅度減少,提高了人臉特征點定位的準

3、確度。為三維人臉模型的建立打下了基礎(chǔ)。
　　 3、基于計算機雙目立體視覺理論,創(chuàng)建初步的三維人臉模型。通過完成攝像機的標定工作,然后得出互成角度的兩張人臉二維圖片,不同坐標系下的二維坐標,擬合成三維坐標系下的三維人臉坐標,最后建立人臉的三維模型輪廓。
　　 4、由于傳統(tǒng)的雙目立體視覺建立三維人臉模型在提取特征點時,其所提取的三維特征點是有限,不能很好的恢復(fù)人臉三維特征點云信息,影響系統(tǒng)識別效果。為解決這個問題,本文提出了

4、一種自動迭代插值算法。該算法能夠自動迭代計算得到新的比較準確的三維人臉數(shù)據(jù)點。能夠通過恢復(fù)二維圖片中三維人臉特征的數(shù)據(jù)點云信息,建立可用于識別的、飽和度較高的三維人臉模型。
　　 5、目前,基于人臉三維幾何特征的識別算法不能很好地解決人臉表情變化時的識別準確性問題。針對該問題,本文在此基礎(chǔ)上提出一種基于幾何特征變化關(guān)聯(lián)程度的三維人臉識別方法。運用相關(guān)的概率知識,計算幾何特征差異的關(guān)聯(lián)程度,通過計算含有表情變化關(guān)聯(lián)程度的相似度,進