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)在國(guó)家安全、軍事安全、公共安全和家庭娛樂(lè)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。雖然人類可以毫不費(fèi)力地識(shí)別出人臉及表情，但機(jī)器自動(dòng)識(shí)別卻是一個(gè)極具挑戰(zhàn)的難題。國(guó)外的人臉識(shí)別研究早在 19 世紀(jì)后期就已開始，但直到上世紀(jì) 90 年代基于特征臉的技術(shù)提出以后，人臉識(shí)別才真正成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。盡管經(jīng)過(guò)了十幾年的研究，基于圖像的 2D 人臉識(shí)別技術(shù)仍然面臨巨大的挑戰(zhàn)，在光線、姿態(tài)和表情變化的情況下， 2D 人臉識(shí)別的準(zhǔn)確性還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不

2、能讓人滿意。 三維人臉獲取設(shè)備的發(fā)展使得 3D 人臉識(shí)別成為可能， 3D 人臉識(shí)別技術(shù)有望從根本上解決基于圖像的人臉識(shí)別方法所面臨的“受姿態(tài)、光線和表情影響”的難題。基于 3D 數(shù)據(jù)已經(jīng)獲取的前提，3D 人臉識(shí)別受光線的影響很小。由于 3D數(shù)據(jù)具有顯式的幾何形狀，3D 人臉識(shí)別更具克服姿態(tài)變化的潛力。然而，表情變化仍然是 3D 人臉識(shí)別的難題。本文緊緊圍繞 3D 人臉識(shí)別中的表情困難，給出了有效的解決方案，并提出了構(gòu)建三維人臉識(shí)

3、別系統(tǒng)的關(guān)鍵算法。本文的主要貢獻(xiàn)總結(jié)如下： 1．綜述了三維人臉識(shí)別的研究現(xiàn)狀本文分析了三維人臉識(shí)別的概念與基本過(guò)程，以及涉及的數(shù)據(jù)獲取與數(shù)據(jù)表示等相關(guān)技術(shù)；然后根據(jù)算法所采用的特征形式，將三維人臉識(shí)別算法分為基于空域的直接匹配、基于局部特征的匹配和基于整體特征的匹配這三大類進(jìn)行綜述；之后，對(duì)基于 2D 和 3D 的雙模態(tài)融合人臉識(shí)別方法進(jìn)行分類闡述；最后總結(jié)了目前三維人臉識(shí)別技術(shù)的優(yōu)勢(shì)與困難，并對(duì)現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行了討論。 2

4、．提出了一個(gè)全自動(dòng)的三維人臉前處理方法本文給出了基于曲率分析的人臉區(qū)域自動(dòng)切割技術(shù)，三維人臉原始數(shù)據(jù)包含除人臉區(qū)域之外的雜亂數(shù)據(jù)，人臉區(qū)域自動(dòng)切割技術(shù)有助于后續(xù)算法的有效執(zhí)行。前處理還包括人臉網(wǎng)格簡(jiǎn)化和網(wǎng)格光滑兩部分，前者提高算法計(jì)算效率，后者可以提高三維模型質(zhì)量。這部分還提出了一個(gè)魯棒的姿態(tài)定位方法，通過(guò)兩個(gè)特征點(diǎn)和人臉的對(duì)稱面固定人臉模型的 6 個(gè)自由度，將人臉模型置于統(tǒng)一的坐標(biāo)框架中。 3．提出了一個(gè)克服表情變化影響的GC

5、D模型針對(duì)表情變化帶來(lái)的塑性變形，Guidance-based constraints deformation(GCD)模型基于泊松方程完成非中性人臉網(wǎng)格模型向中性模型的變形，有助于提高帶表情模型與同類中性模型之間的相似度；同時(shí)，將一個(gè)剛性約束無(wú)縫地融合到變形線性系統(tǒng)中，以保持類間的區(qū)別特征。因此，GCD模型有效地提高了表情變化的三維人臉識(shí)別的性能。采用矩陣的分解和回代技術(shù)，GCD模型引出的線性系統(tǒng)可以獲得很高的計(jì)算效率。 4．

6、提出了一個(gè)三維人臉的平面表征方法——曲面開折模型不同于傳統(tǒng)的數(shù)字生物特征(圖像、聲音和視頻)，3D人臉數(shù)據(jù)是非規(guī)則采樣的，傳統(tǒng)的信號(hào)處理工具難以對(duì)3D數(shù)據(jù)進(jìn)行直接處理。曲面開折技術(shù)將3D數(shù)據(jù)映射到2D平面形成開折圖像(Unfolded Image)以使數(shù)據(jù)處理過(guò)程變得方便，同時(shí)采用優(yōu)化技術(shù)最小化映射過(guò)程產(chǎn)生的扭曲變形，以保留盡可能多的原始幾何信息。實(shí)驗(yàn)表明，開折圖像具有良好的表達(dá)3D數(shù)據(jù)特性的能力。 5．提出了三維人臉的匹配分類