雅宝题库解析：
随着社会的进步及网络技术、计算机技术的飞速发展，我们逐渐迈入网络信息化时代，基于生物特征的身份鉴别由于其出色的安全性能受到了广泛关注。在所有的生物特征识别算法中，人脸识别技术由于其易接受性、采集方便、符合人们的认知规律等优点一直是该领域的研究热点。但由于人脸本身是一个非刚性的三维几何体，因此传统的二维人脸识别技术必然会受到光照、姿态和表情等因素的影响，造成识别信息的丢失。为了解决这些题目，三维人脸识别技术应运而生。三维人脸识别和分类是应用计算机对由三维扫描仪采集得到的三维人脸数据进行智能分析，从而得到准确的身份识别和分类结果。本文以建立鲁棒的三维人脸识别系统为目标，围绕三维人脸图像预处理、人脸图像检测、三维人脸识别、分类、二维和三维人脸融合等方面进行了深入研究。本文主要的工作包括：(1)通过广泛调研，对人脸识别研究的历史和发展现状进行了比较全面的综述。本文首先简要介绍三维人脸识别系统的基本组成，总结了三维人脸数据的获取以及国际上主流的三维人脸数据库，最后对三维人脸识别领域的研究现状和难点题目作了详尽的分析和探讨。(2)实现了鼻尖区域的定位算法，并以此为基准区域对不同的三维人脸数据进行配准，实现了将三维人脸空间点云数据规范的映射为深度人脸图像，为三维人脸识别平台的建立奠定了基础。(3)通过对三维人脸的数据特点进行分析，提出了全新的基于自适应选择策略的局部纹理模式特征（Adaptive Local Binary Pattern，简写为ALBP）并将其成功应用于三维人脸识别系统中。其优点在于只需要通过小规模人脸训练集就可以学习出三维人脸的面部局部纹理模式。基于CASIA三维人脸数据库的实验结果说明，该特征提取方法实现了有效性和鲁棒性的统一，提高了三维人脸识别系统的性能。(4)对性别分类进行了初步探索，采用了利用局部纹理特征和SVM二类分类器的分类框架，在基于CASIA三维人脸数据库的试验中，取得了较好的分类性能。(5)深入分析了基于多种模态（二维和三维数据）的人脸识别性能，通过对在分数层级上对8种融合规则的比较研究，有效地提高了多模态人脸识别系统的性能。
发表于 2024-2-16 15:10:45
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