基于半刚性区域面部轮廓线的三维人脸识别方法

摘要

一种基于半刚性区域面部轮廓线的三维人脸识别方法，步骤如下：（1）对三维人脸模型进行预处理，包括人脸区域切割、平滑处理和姿态归一化，将所有的人脸置于姿态坐标系下；（2）从三维人脸模型的半刚性区域提取人脸多条垂直方向的轮廓线来表征人脸面部曲面；（3）利用弹性曲线匹配算法计算不同三维人脸模型间对应的轮廓线在预形状空间中的测地距离，将其作为相似性度量，并且对所有轮廓线的相似度向量加权融合，得到总相似度用于识别。本发明提出的三维人脸识别方法具有较强的识别性能，并且对表情变化具有较好的鲁棒性，同时还提高了人脸匹配速度。

主权项

一种基于半刚性区域面部轮廓线的三维人脸识别方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤1：从输入的三维人脸点云中提取出感兴趣的人脸区域，该区域为以鼻尖为球心，90mm为半径的球所包含的人脸区域；步骤2：对由步骤1所提取的三维人脸点云进行网格化操作，采用基于网格的平滑算法对三维人脸模型进行平滑去噪处理，然后将经过9~12次迭代处理得到的平滑的三维人脸网格恢复成三维人脸点云；步骤3：对由步骤2得到的三维人脸点云，采用主成分分析法PCA，得到三个互相垂直的主轴方向，将最大特征值对应的特征向量作为轴，最小特征值对应的特征向量作为轴，建立右手坐标系，在该坐标系下人脸具有相同的正面姿态；该坐标系被称为姿态坐标系PCS；以鼻尖点为PCS的坐标原点，将切割平滑后的人脸点云数据都转换到PCS中，从而实现人脸姿态的归一化，得到姿态矫正后的人脸点云；步骤4：对由步骤3得到的姿态矫正后的人脸点云，根据坐标信息，在人脸的半刚性区域提取垂直方向的若干条面部轮廓线并对面部轮廓线进行重采样，得到测试人脸的19条面部轮廓线；步骤5：对所有库集人脸模型按照步骤1‑步骤4所示方法来提取每一个库集人脸的19条面部轮廓线，计算测试人脸与库集人脸对应的轮廓线间的相似度向量；步骤6：采用决策级融合中的加权求和规则对不同轮廓线的相似度向量进行融合，根据最近邻法则得出识别结果。