鲁棒的三维人脸识别关键题目研究

admin · 发表于 2025-5-21 09:46:05

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作为生物特征识别领域一个最为活跃的研究方向，人脸识别以其非接触性、用户友好的优点受到了广泛的关注与研究，自动的人脸识别系统在公共安全监控、法律取证、访问控制、人机交互等方面具有广阔的应用前景。经过几十年的研究，基于二维图像的人脸识别已经取得了长足的发展，但光照、姿态、表情等因素的影响制约了二维人脸识别精度的进一步提高。随着三维采集设备的发展，基于三维形状数据的人脸识别开始起步并迅速开展起来。不同于二维人脸识别，三维人脸识别方法直接对人脸的三维形状进行识别，由于三维形状数据不受光照和姿态的影响，因此具有进一步提高人脸识别精度潜力。虽然人们已经提出许多三维人脸识别算法，并取得了较好的结果，但现有的三维人脸识别算法还远未成熟，受表情、遮挡、噪声等因素的影响很大。本文针对三维人脸识别中的关键题目，包括三维人脸预处理、配准、粗分类、识别与认证等方面进行深入细致的研究，此外还从多生物特征融合的角度出发，探索三维人脸与人耳融合的性能，以期进一步提高身份识别与认证的精度。本文的主要工作及创新点如下：1. 系统研究了三维人脸的预处理方法，提出了一种基于统计形状模型的三维人脸特征点定位方法，并给出了三种人脸图像质量评价参数。针对现有的标志点定位方法对数据格式、人脸姿态的限制较多，定位速度较慢的题目，提出利用具有旋转平移不变性的形状索引特征进行区域分隔，并建立统计形状模型对候选区域进行筛选及定位标志点的方法。通过结合不变特征和统计模型，并采用逐步筛选的策略，能够达到快速精度的标志点定位；利用定位的标志点实现了鲁棒的人脸区域裁剪与姿态校正；基于光照、姿态、表情等人脸识别的影响因素均会对人脸图像的对称性造成破坏这一观察，提出了基于尺度不变局部特征非对称分布的人脸图像质量评价参数。该参数能够评价脸部二维纹理图像和三维形状数据的质量，并去除尺度归一化的需求。系统的实验表明，所提的人脸图像质量评价参数在保真度和系统性能的预测方面具有良好的表现。2. 提出了一种多姿态标志点定位与配准的级联PCA方法。针对现有方法对姿态敏感和定位标志点数目较少的题目，采用级联PCA方法首先对多姿态的人脸模型进行姿态校正，然后采用三个形状模型对校正后的结果进行验证与标志点定位。实验表明本方法能够达到较高的标志点定位和配准的精度。3. 提出了一种MM-LBP方法进行基于种族和性别的人脸粗分类。三维形状数据包含种族和性别的区分信息，而现有算法对三维人脸种族与性别分类研究较少，针对这一现状，提出了MM-LBP方法从人脸纹理和深度图像上多尺度、多比例矩形区域上提取LBP直方图特征，采用Adaboost算法建立强分类器，进行决策层的融合。系统的实验结果验证了多模态特征融合的优越性，以及MM-LBP方法的有效性。4. 提出了一种基于局部尺度不变特征的三维人脸识别方法。该方法通过定位和匹配形状索引和纹理图像尺度空间的极值点，实现了尺度无关的人脸匹配；设计了误匹配点去除算法，在去除误匹配点的同时保留正确的匹配点；定义了六种尺度不变的相似度量，并进行匹配分数层的融合，提高了对表情变化的鲁棒性。利用尺度不变的特征，本方法最大限度地降低了预处理和归一化的需求，并达到了与现有方法相近的人脸识别和认证精度。5. 探索了多模态人脸与人耳融合的身份识别与认证方法。针对多模态人脸与人耳融合少有研究的现状，提出了基于二维纹理图像和三维形状索引图像的尺度空间特征匹配的多模态融合识别方法，使用了尺度空间局部特征。该方法具有不受尺度变化影响的优点，并且对噪声、数据缺失等具有较高的鲁棒性。系统的实验结果表明本文所提方法远优于现有方法，具有很高的识别和认证精度，并对表情变化具有很好的鲁棒性。

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