三維人臉表情魯棒識別研究.pdf

1、當(dāng)今全球信息化的飛速發(fā)展，使得身份的高效識別和準(zhǔn)確認(rèn)證受到廣泛關(guān)注。人臉識別，生物特征識別的一個(gè)重要分支，憑借得天獨(dú)厚的優(yōu)勢，極高的學(xué)術(shù)價(jià)值，已成為國內(nèi)外研究學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)。經(jīng)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(chǔ)的二維人臉識別技術(shù)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(shù)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(shè)備為研究人員提供了契機(jī)，因此三維人臉識別技術(shù)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(jìn)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(gè)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(nèi)容如下：
　　對于三維數(shù)據(jù)雜亂無章，存在尖刺點(diǎn)，孔洞等掃描誤差，采用一種高效的預(yù)處理方法。首先采用局部搜索法定位鼻尖點(diǎn)并以固定半徑切割出人臉，并采用主成分分析(PCA)對人臉進(jìn)行姿勢矯正；然后采用多層次B樣條插值算法對人臉進(jìn)行曲面擬合；通過平滑弱化噪聲，以降低

3、樣本的類內(nèi)差異。
　　為彌補(bǔ)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(gè)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(xùn)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(shí)采用二維主成分分析（2D-PCA）算法。選取鼻子，額頭，左臉頰三個(gè)剛性區(qū)域，分別采用基于kd-tree加速的ICP算法進(jìn)行匹