一种基于网格的三维人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种基于网格的三维人脸识别方法，具体来说，公开了一种利用三维图形处理技术来识别人脸的方法，它属于电子信息领域。该方法主要步骤包括：1)建立三维人脸图形数据库；2)目击人根据记忆绘制出所要查询人物的人脸的三维草图；3)根据草图形成人脸关键点的三维控制网格，利用网格形成三维人脸模型，将生成的人脸模型与人脸数据库中人脸数据进行比较，求出每个人脸数据的误差能量函数E；4)根据信息比较结果，利用E值将最相似的人检索出来。鉴于三维人脸模型的光照无关性和姿态无关性的特点，利用此方法可以提高识别率，正确反映出人脸的基本特性。

主权项

1. 一种基于网格的三维人脸识别方法，其特征在于其主要步骤包括：1)建立三维人脸图形数据库；2)目击人根据记忆绘制出所要查询人物的人脸的三维草图；3)根据草图形成人脸关键点的三维控制网格，利用网格形成三维人脸模型，将生成的人脸模型与人脸数据库中人脸数据进行比较，求出每个人脸数据的误差能量函数E，误差能量函数E计算过程包括：(1)由绘制的人脸简化图形生成三角网格M，数据库中将要比较的人脸图形网格为Q；(2)求出网格M中的每一点的极限位置；(3)然后对每一个极限位置Pi∞，搜索最近点qi∈Q，求出误差能量函数，网格每一点极限位置的具体公式为：$P_i^{\infty }=(1-\mathrm{K\chi })P_i+\chi \underset{j\in i^{*}}{\Sigma }{P}_j---\left(1\right)$ 其中，网格M中的点用Pi表示，i为点P的序号，Pi有若干个邻接点，j∈i*表示Pj邻接于Pi，Pi的极限位置用Pi∞表示，K为邻接Pi的顶点个数，$\chi ={(\frac{3}{8\beta }+K)}^{-1},$$\beta =\left\{\begin{array}{c}\frac{3}{16}(K=3)\\ \frac{1}{K}(\frac{5}{8}-{(\frac{3}{8}+\frac{1}{4}\cos \frac{2\pi }{K})}^2)(K>3)\end{array}\right.;$ 4)根据信息比较结果，利用E值将最相似的人检索出来。