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一种基于表情不变区域的三维人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：分别提取待识别样本和对照样本的统计特征和表情不变区域，每幅三维人脸数据的特征提取的具体步骤包括：S1.1：对三维人脸数据对应的二维人脸图像进行人脸区域检测；S1.2：根据二维人脸图像检测到的人脸区域的x坐标范围和y坐标范围，从三维人脸数据提取出对应的三维人脸区域，作为初始三维人脸区域；S1.3：根据步骤S1.2得到的初始三维人脸区域进行鼻尖点检测，得到鼻尖点；S1.4：以鼻尖点为球心，计算三维人脸数据中每个点到鼻尖点的距离，如果距离小于预设半径R，则该点属于三维人脸区域，否则不属于，从而得到三维人脸区域；S1.5：对步骤S1.4得到的三维人脸区域进行人脸姿态校正，得到校正后的三维人脸区域；S1.6：对于步骤S1.5得到的三维人脸区域，设置K个半径λ<sub>k</sub>，k＝1,2,…,K，λ<sub>k</sub>＜λ<sub>k+1</sub>，且λ<sub>K</sub>≤R，以鼻尖点为球心，分别统计以λ<sub>k</sub>为半径的球体内的三维人脸数据点数f<sub>k</sub>，构建统计特征向量F＝(f<sub>1</sub>,f<sub>2</sub>,…,f<sub>K</sub>)；S1.7：提取表情不变区域，具体方法为：首先获取鼻尖点(x<sub>a</sub>,y<sub>a</sub>,z<sub>a</sub>)的横向切片，再以鼻尖点为圆心、以预设半径v在切片平面上作圆，求得与鼻尖点横向切片的两个交点(x<sub>b</sub>,y<sub>b</sub>,z<sub>b</sub>)、(x<sub>c</sub>,y<sub>c</sub>,z<sub>c</sub>)；在步骤S1.5得到的三维人脸区域内，遍历每个点(x,y,z)，如果x∈[x<sub>b</sub>,x<sub>c</sub>]并且y∈[y<sub>a</sub>‑δ<sub>1</sub>,y<sub>a</sub>+δ<sub>2</sub>]，或者y＞y<sub>a</sub>+δ<sub>2</sub>，其中δ<sub>1</sub>表示向下偏移量，δ<sub>2</sub>表示向上偏移量，那么该点属于表情不变区域，否则不属于；S2：将对照样本的统计特征向量作为拒绝分类器的对照样本，计算待识别样本的三维人脸区域的统计特征向量和每个对照样本的统计特征向量的距离，将对照样本按照距离从小到大进行排序，根据预定比例选择前若干个对照样本作为待选对照样本；S3：根据待识别样本和步骤S2得到的待选对照样本，将待识别样本的表情不变区域的坐标点集和每个待选对照样本的表示不变区域的坐标点集进行匹配，选择匹配误差最小的Q个待选对照样本作为识别结果。 |
