基于輪廓線特征的三維人臉識(shí)別算法研究.pdf

1、人臉識(shí)別具有自然、友好、對(duì)用戶干擾少、易被接受等多種優(yōu)勢(shì)成為生物特征識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。目前，二維人臉識(shí)別技術(shù)已發(fā)展成熟，實(shí)際生活中已有應(yīng)用。但二維人臉識(shí)別技術(shù)很難克服光照、姿態(tài)及表情變化的影響，阻礙了人臉識(shí)別技術(shù)的廣泛應(yīng)用。而三維人臉識(shí)別技術(shù)對(duì)光照、姿態(tài)及表情的變化魯棒性較強(qiáng)，成為人臉識(shí)別技術(shù)研究的重要方向。
　　本文研究了基于面部輪廓曲線特征的三維人臉識(shí)別算法，研究的重點(diǎn)是識(shí)別特征提取和分類器設(shè)計(jì)。主要內(nèi)容如下:
　　第

2、一，本文基于FCM聚類算法提取面部輪廓曲線特征，主要解決“提取什么樣的輪廓曲線”和“提取幾條輪廓曲線”的問(wèn)題。并同基于模糊等價(jià)關(guān)系聚類算法及等間隔提取的輪廓曲線進(jìn)行比較，結(jié)果證明，基于FCM聚類算法提取的輪廓曲線識(shí)別效果較好。
　　第二，人臉具有高度對(duì)稱性，左、右半邊臉的特征相似。本文根據(jù)面部中分輪廓曲線，中分人臉為左右兩個(gè)部分，根據(jù)香濃的信息熵概念分別計(jì)算兩半邊臉的信息熵，選取熵大的半邊臉的特征參與后續(xù)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)證明，該想法降低