基于深度信息的3D人臉識別.pdf

1、人臉是一個人身份確認(rèn)的重要生物特征，作為生物識別技術(shù)中的一個新興領(lǐng)域，人臉識別技術(shù)有著重要的理論和應(yīng)用意義。在最近十幾年中，該技術(shù)一直是生物識別領(lǐng)域中的一個研究熱點。傳統(tǒng)的人臉識別算法是在二維圖像上進(jìn)行研究和設(shè)計的，算法的效果均受到了光照、人臉姿態(tài)和人臉表情變化的影響，這些因素成為人臉識別技術(shù)發(fā)展的巨大障礙。
　　近幾年，隨著計算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，通過攝像頭實時獲取目標(biāo)三維信息成為了可能，越來越多的研究人員將目光轉(zhuǎn)向三維人臉識別領(lǐng)

2、域，期望基于三維信息的人臉識別算法可以很好的解決二維圖像下無法解決的問題，從而大幅度提升人臉識別效果，擴(kuò)大該技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域。本文在這個趨勢之下針對3D人臉識別技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的研究，主要研究內(nèi)容與創(chuàng)新如下:
　?。?）深入研究了當(dāng)前獲取深度信息的幾種方法，并通過實驗對其獲取效果進(jìn)行了比對。實驗表明激光散斑法獲得的深度信息效果較好，適合于人臉識別領(lǐng)域的應(yīng)用。
　　（2）提出了基于固定視距和非固定視距的兩種深度信息優(yōu)化算法。其中，

3、基于固定視距的深度信息優(yōu)化采用視距轉(zhuǎn)換法，非固定視距的深度信息優(yōu)化采用中值濾波去除噪聲、列掃描法填充孔洞和直方圖均衡化增強(qiáng)對比度來實現(xiàn)。實驗表明優(yōu)化后的深度信息適用于人臉目標(biāo)的檢測。
　?。?）提出了基于深度信息的人臉快速檢測算法。算法首先在深度圖像中定位鼻尖點位置，然后通過膚色模型找到人臉目標(biāo)區(qū)域，最后通過輪廓檢測排除偽目標(biāo)。實驗表明該算法可以應(yīng)用于不同場景，檢測速度快、魯棒性好
　　（4）研究了基于SURF算法的人臉匹配