基于幾何特征向量的三維人臉識別研究.pdf

1、目前，基于三維模型的人臉識別已經成為學術界的研究熱點之一。本文主要研究了基于幾何特征向量的三維人臉識別方法：首先讀取三維人臉點云數據，提取出面部輪廓線，然后進行關鍵特征點的定位和幾何特征向量的計算，最后通過計算相似度得到識別結果。本文的主要工作包括： (1)數據預處理：從3DS格式的三維人臉數據文件中提取出數據點云，在確定三維人臉坐標系之后，結合深度信息提取出人臉中分輪廓線和過鼻尖點的橫向輪廓線，然后嘗試對提取出的輪廓線點集進行

2、曲線平滑和擬合預處理，這個過程減少了數據噪聲的干擾，提高了下一步特征點定位的準確度。 (2)關鍵特征點定位與特征向量組計算：通過計算曲率，定位和抽取出人臉面部的11個關鍵特征點，然后在此基礎之上選取并計算了6大類共計21維的特征向量(包括距離，角度，面積，周長、體積和面部比例)以構成一個相對完整的幾何特征向量組用于識別匹配工作。在此過程中提出了“人臉三角輪轂圖”的概念以表征抽象的三維人臉。 (3)相似性度量與人臉識別：對

3、特征向量組進行分析，在平衡穩(wěn)定性與區(qū)分度之后賦予每一維向量不同的權值，并進行歸一化處理，最后通過識別庫與樣本庫之間的相似性度量完成最后的識別工作。在整個算法過程中，綜合運用了5種計算方法(包括鄰域搜索方法、平均化方法、對稱性修正方法、分層化方法和抽象化方法)以嘗試改善整個識別算法的有效性與穩(wěn)健性。 (4)3D人臉識別系統與識別率：我們基于OpenGL，Visual C++和SQL數據庫技術構建了一個可視化的三維人臉識別系統。該系