非可控條件下的三維人臉識(shí)別研究.pdf

1、人臉識(shí)別因其自然、友好、對(duì)用戶(hù)干擾少等優(yōu)點(diǎn)，成為計(jì)算機(jī)圖像處理領(lǐng)域中極具應(yīng)用前景的關(guān)鍵技術(shù)。經(jīng)過(guò)二十多年的發(fā)展，二維人臉識(shí)別的研究已取得了很大的進(jìn)展，在一定約束條件下能取得較好的識(shí)別結(jié)果。但由于易受光照、姿態(tài)、表情等因素的影響，人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展受到制約。
　　近年來(lái)，隨著三維數(shù)據(jù)采集技術(shù)的日益成熟，三維人臉識(shí)別受到越來(lái)越多的關(guān)注，涌現(xiàn)了大量有關(guān)三維人臉識(shí)別算法的研究。本文主要針對(duì)非可控條件下的三維人臉識(shí)別問(wèn)題展開(kāi)深入研究，給出了

2、有效的解決方案。本文的主要研究?jī)?nèi)容和貢獻(xiàn)如下:
　　(1)提出一種對(duì)姿態(tài)和表情不敏感的三維人臉標(biāo)志點(diǎn)定位方法。利用HK曲率分析檢測(cè)候選標(biāo)志點(diǎn)，根據(jù)對(duì)面部形狀的先驗(yàn)知識(shí)，提出一種基于人臉幾何結(jié)構(gòu)的分類(lèi)策略對(duì)候選標(biāo)志點(diǎn)進(jìn)一步細(xì)分，通過(guò)把候選標(biāo)志點(diǎn)與面部標(biāo)志點(diǎn)模型進(jìn)行匹配，實(shí)現(xiàn)標(biāo)志點(diǎn)的精確定位。首先在CASIA數(shù)據(jù)集對(duì)該方法的標(biāo)志點(diǎn)定位精度進(jìn)行測(cè)試，然后在UND/FRGC v2.0數(shù)據(jù)集對(duì)該方法與其他先進(jìn)的方法進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方

3、法在姿態(tài)和表情變化很大的情況下仍具有高精度和高魯棒性。
　　(2)提出一種新的表情不變?nèi)S人臉識(shí)別方法。三維人臉被劃分成一組等距測(cè)地線(xiàn)條紋，并使用3DWW和質(zhì)心距離描述條紋的空間關(guān)系。此外，提出了相應(yīng)的相似性度量方法。在CASIA數(shù)據(jù)庫(kù)和FRGC v2.0數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，即使在表情變化強(qiáng)烈時(shí)，該方法仍獲得很好的識(shí)別性能。
　　(3)針對(duì)大幅度姿態(tài)變化問(wèn)題，提出了一種新的姿態(tài)不變?nèi)S人臉識(shí)別方法。利用一個(gè)自動(dòng)的標(biāo)志

4、點(diǎn)檢測(cè)器來(lái)估計(jì)人臉模型的姿態(tài)，并使用一個(gè)參考模型配準(zhǔn)各個(gè)人臉模型。利用半臉匹配，該方法可以無(wú)縫地處理正面和側(cè)面人臉模型。在Bosphorus和UND/FRGC v2.0數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)表明，該方法對(duì)姿態(tài)變化具有較高的準(zhǔn)確率和魯棒性。
　　(4)提出一種基于關(guān)鍵點(diǎn)和局部描述符的三維人臉識(shí)別算法。首先在尺度空間中檢測(cè)平均曲率的極值點(diǎn)，作為人臉曲面上的關(guān)鍵點(diǎn)。然后，提出一種網(wǎng)格邊緣點(diǎn)過(guò)濾器的方法，用于過(guò)濾邊緣關(guān)鍵點(diǎn)。設(shè)計(jì)一個(gè)由幾何形狀