基于點特征的立體匹配技術(shù)研究.pdf

1、人臉識別技術(shù)是在信息安全、刑事偵破、出入口控制等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用前景的身份驗證技術(shù)。由于真實世界中的人臉是三維的，二維圖象無法表達人臉的完整信息，識別精度難以提高，因此，人臉識別技術(shù)正在向三維人臉識別方向發(fā)展。為了實現(xiàn)三維人臉識別技術(shù)，首先要建立三維人臉模型，但是利用三維掃描儀等物理設(shè)備直接獲取三維人臉數(shù)據(jù)存在代價昂貴和海量存儲等問題，所以，借鑒立體視覺技術(shù)，即根據(jù)兩幅或多幅二維圖象獲得人臉深度信息的技術(shù)，來構(gòu)建三維人臉模型成為一種非常

2、可行實用的方法。而基于二維照片構(gòu)建三維人臉模型最為關(guān)鍵的一步是基于點特征的立體匹配。為此，本文在分析現(xiàn)有點特征的立體匹配方法的基礎(chǔ)上，開展了如下幾個方面的研究： ①設(shè)計了一雙目成象系統(tǒng)，并對其滿足的性質(zhì)進行了證明。闡明了雙目成象系統(tǒng)的組成原理，對雙目成象系統(tǒng)的幾個重要性質(zhì)進行了證明，這些性質(zhì)包括雙目成象系統(tǒng)中左、右成象平面均在世界坐標系統(tǒng)的XY平面內(nèi)、左右成象平面的極線與掃描線重合、以及左右圖象上對應(yīng)于同一個空間點的象點在對應(yīng)的

3、極線上等。該成象系統(tǒng)為基于立體匹配恢復物點的空間坐標奠定了基礎(chǔ)； ②獲得了一種直接基于點特征的立體匹配方法。本文中主要利用的是邊緣點特征，對現(xiàn)有的邊緣點提取方法和匹配方法進行了綜合分析和實驗，并在此基礎(chǔ)上，使用離散二進小波變換對傳統(tǒng)的邊緣點匹配算法——Barnard算法進行了改進，實驗證明，改進后的算法與Barnard算法相比，不但可以提取更多的邊緣特征點，其未匹配和誤匹配的特征點數(shù)減少，而且匹配速度得到提高。另外，在研究過程中

4、，作者發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的離散小波變換均是針對在兩個維度上對連續(xù)圖象使用相同的采樣頻率得到的數(shù)字圖象，即大小為N×N的圖象，而實際中，大部分圖象都是大小為N×M(N≠M)的，因此，研究了大小為N×M(N≠M)的數(shù)字圖象f(x，y)的離散小波變換，并且進行了相關(guān)推理證明，從理論上證明了所提算法的可行性。 ③探索了基于線特征的點特征立體匹配的間接方法。闡述了采用間接方法進行點特征立體匹配的技術(shù)，主要研究的是邊緣線的獲得及匹配以及如何利用邊緣線