二維和三維人臉識(shí)別中若干關(guān)鍵問題的研究.pdf

1、近年來人臉識(shí)別以其方便、直接、有效而受到世人的矚目,然而隨著人臉檢測和識(shí)別,人臉建模和動(dòng)畫等方面研究的不斷深入,傳統(tǒng)的基于二維圖像的人臉分析方法面臨諸多困難。這些困難包括:姿態(tài)、光照和表情(PIE)問題、有效的特征抽取方法、海量數(shù)據(jù)和維度災(zāi)難等。三維人臉能夠有效的解決二維圖像信息缺失的問題,更精確地描述臉部特征,且提取的某些特征具有剛體變換不變性,不易受到姿態(tài)和光照的影響,因此它越來越收到研究者的關(guān)注。然而目前的三維人臉研究也面臨著:三

2、維數(shù)據(jù)獲取困難、海量數(shù)據(jù)的表征和配準(zhǔn)、有效的三維識(shí)別方法等問題。本研究主要內(nèi)容包括：
　　 ⑴針對二維人臉識(shí)別中的視角和姿態(tài)問題,本文提出基于類別約束圖劃分的線性判決準(zhǔn)則。利用樣本的歐式距離分布和類別信息建立類別約束圖,并將樣本劃分為合理數(shù)量的子類,并提出MDSD準(zhǔn)則選出最優(yōu)的子類劃分方法。
　　 ⑵提出基于貝塞爾曲面模型的三維人臉特征點(diǎn)定位方法,用于三維人臉表征和人臉識(shí)別。采用貝塞爾曲面表征特征點(diǎn)周圍區(qū)域的局部幾何結(jié)構(gòu)

3、,用來區(qū)分不同特征點(diǎn)。同時(shí)根據(jù)特征點(diǎn)結(jié)構(gòu)的不同復(fù)雜程度選取不同的插值精度,以實(shí)現(xiàn)精確度和運(yùn)算量的折衷。最后利用局部搜索+全局模型約束的思路得到最終的特征點(diǎn)定位結(jié)果。
　　 ⑶提出用19個(gè)重要特征點(diǎn)計(jì)算得到的人臉特征角和反映特征點(diǎn)區(qū)域局部幾何形態(tài)的局部區(qū)域映射,實(shí)現(xiàn)三維人臉識(shí)別。該方法不受姿態(tài)和光照影響,對表情變化也有很好的魯棒性。
　　 ⑷提出一種基于正面和側(cè)面人臉二維照片合成三維人臉的方法。將三維一般化模型分別投影到正