基于Gabor小波和支持向量機的三維人臉識別方法研究.pdf

1、利用空間形狀結(jié)構(gòu)信息進行分類的三維人臉識別是人臉識別領(lǐng)域新的研究熱點，目前正受到廣泛的關(guān)注。三維人臉識別系統(tǒng)的研究熱點主要包括三維數(shù)據(jù)獲取、預(yù)處理、特征提取、分類器設(shè)計等關(guān)鍵性問題。 本文針對三維人臉識別系統(tǒng)中的特征提取、分類器設(shè)計等問題進行研究，提出一種基于三維人臉輪廓線的Gabor小波變換和支持向量機分類器相結(jié)合的三維人臉識別方法。首先在B樣條擬合而成的網(wǎng)格控制點模擬三維人臉點云數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，提取三維人臉中分輪廓線及鼻尖處橫

2、切輪廓線；接著利用Gabor小波設(shè)計的多尺度多方向的濾波器對人臉輪廓線進行小波變換，用Gabor小波變換系數(shù)的模的平均值和方差表示特征向量；最后將特征向量送入支持向量機網(wǎng)絡(luò)進行訓練和識別。文中主要工作與貢獻包括： 1、針對初始離散且尚不具備結(jié)構(gòu)信息的三維人臉點云數(shù)據(jù)，通過層次B樣條對曲面逐步加精而擬合生成的網(wǎng)格控制頂點模擬三維點云數(shù)據(jù)，從而將不規(guī)則的三維數(shù)據(jù)投影到規(guī)則的且具有相同數(shù)目的網(wǎng)格控制頂點，有效地減少了數(shù)據(jù)量，為后續(xù)算法

3、的準確性及穩(wěn)健性做了必要的準備。 2、在特征提取方面，提出了一種基于三維人臉輪廓線的一維Gabor小波特征提取方法。一方面在確定了三維人臉坐標系的基礎(chǔ)上，結(jié)合深度信息提取人臉中分輪廓線及鼻尖處橫切輪廓線；另一方面將輪廓線看作一維信號，對其進行一維Gabor小波變換，并利用Gabor小波變換系數(shù)的模的平均值和方差來表示提取的三維人臉特征。 3、針對人臉識別應(yīng)用中存在訓練樣本往往有限的問題，又鑒于支持向量機(Support