姿態(tài)和表情不變的三維人臉識(shí)別研究.pdf

1、自動(dòng)人臉識(shí)別技術(shù)在身份認(rèn)證、出入控制和金融防偽等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。經(jīng)過十幾年的研究，基于二維圖像的人臉識(shí)別已取得較大進(jìn)展，但是仍然無(wú)法很好地克服光照、姿態(tài)和表情等變化。相較于二維圖像，三維圖像在獲取時(shí)無(wú)需考慮投影變化所以容易校準(zhǔn)人臉姿態(tài)，不含亮度信息因而不受光照干擾。近年來(lái)隨著三維圖像獲取設(shè)備的發(fā)展，基于三維圖像的人臉識(shí)別逐漸成為人臉識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，有望解決二維人臉識(shí)別中碰到的難題。
　　本課題研究的是姿態(tài)和表情不變的三

2、維人臉識(shí)別問題。表情變化使人臉變形，改變臉部幾何形狀，姿態(tài)變化使人臉不僅根據(jù)不同旋轉(zhuǎn)角度發(fā)生不同變化，而且由于自遮擋損失部分?jǐn)?shù)據(jù)，這兩種情況都會(huì)使同一身份人臉的類內(nèi)距離增大，可能超過類間距離，因而降低人臉識(shí)別率。本文提出由粗到精的人臉校準(zhǔn)方法，將人臉統(tǒng)一到正面，并且采用基于剛性區(qū)域的人臉特征提取方法克服表情變化，主要工作內(nèi)容和創(chuàng)新成果如下:
　　1、提出一種基于深度圖的平均鼻子模型的鼻尖點(diǎn)檢測(cè)及人臉粗校準(zhǔn)算法。首先采用基于隨機(jī)采樣

3、一致性的三維人臉分割方法，對(duì)三維人臉進(jìn)行預(yù)處理后轉(zhuǎn)換為深度圖，然后提取人臉最剛性的鼻子區(qū)域，構(gòu)造三個(gè)平均鼻子模型，能夠檢測(cè)帶有姿態(tài)的人臉的鼻尖點(diǎn)，同時(shí)計(jì)算出人臉的粗旋轉(zhuǎn)角度，進(jìn)行人臉粗校準(zhǔn)。
　　2、提出一種基于深度圖的主動(dòng)外觀模型的人臉精校準(zhǔn)方法。根據(jù)人臉的形狀和外觀信息，構(gòu)造基于深度圖的主動(dòng)外觀模型，將經(jīng)過粗校準(zhǔn)之后的人臉通過迭代的方式與模型匹配，精確地校準(zhǔn)人臉。
　　3、提出基于深度圖的直接特征提取方法，并利用局部二值