非可控條件下的三維人臉識別研究.pdf

1、人臉識別因其自然、友好、對用戶干擾少等優(yōu)點，成為計算機圖像處理領域中極具應用前景的關鍵技術。經過二十多年的發(fā)展，二維人臉識別的研究已取得了很大的進展，在一定約束條件下能取得較好的識別結果。但由于易受光照、姿態(tài)、表情等因素的影響，人臉識別技術的發(fā)展受到制約。
　　近年來，隨著三維數(shù)據采集技術的日益成熟，三維人臉識別受到越來越多的關注，涌現(xiàn)了大量有關三維人臉識別算法的研究。本文主要針對非可控條件下的三維人臉識別問題展開深入研究，給出了

2、有效的解決方案。本文的主要研究內容和貢獻如下:
　　(1)提出一種對姿態(tài)和表情不敏感的三維人臉標志點定位方法。利用HK曲率分析檢測候選標志點，根據對面部形狀的先驗知識，提出一種基于人臉幾何結構的分類策略對候選標志點進一步細分，通過把候選標志點與面部標志點模型進行匹配，實現(xiàn)標志點的精確定位。首先在CASIA數(shù)據集對該方法的標志點定位精度進行測試，然后在UND/FRGC v2.0數(shù)據集對該方法與其他先進的方法進行比較。實驗結果表明該方

3、法在姿態(tài)和表情變化很大的情況下仍具有高精度和高魯棒性。
　　(2)提出一種新的表情不變三維人臉識別方法。三維人臉被劃分成一組等距測地線條紋，并使用3DWW和質心距離描述條紋的空間關系。此外，提出了相應的相似性度量方法。在CASIA數(shù)據庫和FRGC v2.0數(shù)據庫上進行實驗。結果表明，即使在表情變化強烈時，該方法仍獲得很好的識別性能。
　　(3)針對大幅度姿態(tài)變化問題，提出了一種新的姿態(tài)不變三維人臉識別方法。利用一個自動的標志

4、點檢測器來估計人臉模型的姿態(tài)，并使用一個參考模型配準各個人臉模型。利用半臉匹配，該方法可以無縫地處理正面和側面人臉模型。在Bosphorus和UND/FRGC v2.0數(shù)據庫中進行的實驗表明，該方法對姿態(tài)變化具有較高的準確率和魯棒性。
　　(4)提出一種基于關鍵點和局部描述符的三維人臉識別算法。首先在尺度空間中檢測平均曲率的極值點，作為人臉曲面上的關鍵點。然后，提出一種網格邊緣點過濾器的方法，用于過濾邊緣關鍵點。設計一個由幾何形狀