一种基于概率图模型的三维人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种基于概率图模型的三维人脸识别方法，该方法利用三维测地线确定特征点模型并对待测三维人脸的特征点进行定位；利用Gabor小波提取特征点邻域特征；构建“弹性的”三维人脸概率图模型，利用概率图模型对三维人脸进行分类识别。本方法具有较高的识别精度，尤其对于人脸的表情变化具有较强的鲁棒性，并具有较低的计算复杂度。这对人脸识别的研究与实际应用的开发都具有重要的理论与实际意义。

主权项

一种基于概率图模型的三维人脸识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，获取待测三维人脸图像以及样本库中所有三维人脸样本图像，并对待测三维人脸图像进行归一化预处理；步骤2，求取样本库中所有三维人脸样本图像的三维平均脸图像，在三维平均脸图像上选择多个特征点和一个基准点，计算各特征点到基准点的测地线距离，并根据测地线距离建立特征点模型，利用特征点模型定位待测三维人脸图像上的特征点；步骤3，利用Gabor滤波器提取各三维人脸样本图像和待测三维人脸图像上特征点的邻域特征；步骤4，根据步骤3得到的邻域特征对样本库中各三维人脸样本图像和待测三维人脸图像分别建立概率图模型；步骤5，根据步骤4得到的概率图模型计算待测三维人脸图像与样本库中各三维人脸样本图像之间的相似度，根据相似度对待测三维人脸图像进行识别。