基于三維模型的人臉識別技術(shù)研究.pdf

1、人臉識別是基于生物特征的身份認(rèn)證技術(shù)中最為活躍最具挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域之一，也是本世紀(jì)最具發(fā)展?jié)摿Φ募夹g(shù)之一，作為最自然最友好的身份認(rèn)證方式，自動人臉識別已經(jīng)成為下一代計算技術(shù)的重要組成部分。而三維人臉識別有望解決二維人臉識別中面臨的光照和姿態(tài)的瓶頸問題，減少表情的影響。本文主要針對三維人臉識別，在以下幾個方面展開了研究工作： (1)提出了一種基于輪廓線進行三角剖分的網(wǎng)格數(shù)據(jù)規(guī)格化處理的思路。同時，設(shè)計了一種三角形索引數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)來組織

2、三角網(wǎng)格，不僅減少了數(shù)據(jù)存儲空間，也極大的方便了對人臉網(wǎng)格的各種操作。 (2)提出利用人臉徑向差分圖和改進的高斯圖進行人臉的邊緣檢測，采用區(qū)域生長來構(gòu)造器官的輪廓區(qū)域，最后通過曲線擬合和能量優(yōu)化精確定位人臉的主要特征點。 (3)首次將人臉的曲線距離特征加入人臉的幾何特征向量中，形成具有歐氏直線距離、曲線距離、角度和體積的特征向量，完成人臉識別。 (4)在人臉任意位置下，利用PCA自動確定人臉縱方向，采用網(wǎng)格配準(zhǔn)方

3、法提取對稱面和對稱輪廓線；再通過計算對稱輪廓線上的曲率，提取其他3條橫向輪廓線；最后對提取的4條輪廓線進行重采樣和歸一化，只截取輪廓線的有價值部分作為ICP算法的輸入，進行人臉識別。 (5)分析了擴展高斯圖不能用于凹物體的原因。提出采用加入了每個網(wǎng)格面位置信息的MEGI模型，并對球面相關(guān)性進行擴展來度量MEGI表示的三維人臉的相似性。 (6)分析了目前降維算法的局限性，研究了幾種主要的流形學(xué)習(xí)算法，提出了將流形學(xué)習(xí)應(yīng)用于