三維人臉表情魯棒識別研究.pdf

1、當今全球信息化的飛速發(fā)展，使得身份的高效識別和準確認證受到廣泛關注。人臉識別，生物特征識別的一個重要分支，憑借得天獨厚的優(yōu)勢，極高的學術價值，已成為國內外研究學者關注的熱點。經過幾十年的發(fā)展，在一定約束條件下，以圖像表觀特征為基礎的二維人臉識別技術可以獲取非常理想的識別率。然而光照，姿態(tài)等因素已成為二維人臉識別技術繼續(xù)向前發(fā)展的最大障礙。
　　由于飛速發(fā)展的三維數(shù)據(jù)獲取、存儲設備為研究人員提供了契機，因此三維人臉識別技術希望解決二

2、維人臉識別中所面臨的難題。本論文在對三維人臉數(shù)據(jù)進行深入分析的前提下，緊緊圍繞姿態(tài)和表情兩大問題，提出了一個對表情變化具有良好魯棒性的三維人臉表情識別算法。本論文的主要研究內容如下：
　　對于三維數(shù)據(jù)雜亂無章，存在尖刺點，孔洞等掃描誤差，采用一種高效的預處理方法。首先采用局部搜索法定位鼻尖點并以固定半徑切割出人臉，并采用主成分分析(PCA)對人臉進行姿勢矯正；然后采用多層次B樣條插值算法對人臉進行曲面擬合；通過平滑弱化噪聲，以降低

3、樣本的類內差異。
　　為彌補單一特征信息量不足的缺陷，本論文綜合使用多種特征信息，采用了一種將深度圖像與臉部三個剛性區(qū)域融合的算法克服表情變化對三維人臉識別的影響。首先得到深度圖像，然后提取嘴部區(qū)域的圖像并訓練得到表情變化幅度閾值。對于幅度值大于閾值的樣本僅保留嘴部以上圖像，而小于閾值的樣本則全部保留，匹配時采用二維主成分分析（2D-PCA）算法。選取鼻子，額頭，左臉頰三個剛性區(qū)域，分別采用基于kd-tree加速的ICP算法進行匹