本文選題：三維人臉識(shí)別　切入點(diǎn)：非特定條件　出處：《西安理工大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：基于圖像的二維人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)展已較為成熟,部分研究成果在特定條件下的識(shí)別率甚至超越了人類視覺(jué)。但二維人臉圖像在面臨姿態(tài)、光照、表情變化以及面部化妝等方面所表現(xiàn)出的差異性給識(shí)別工作帶來(lái)了困難,使其應(yīng)用場(chǎng)合受到很大制約,已成為人臉識(shí)別研究領(lǐng)域中的瓶頸。與二維圖像相比,三維數(shù)據(jù)是物體在真實(shí)空間中的直接表示形式,三維數(shù)據(jù)所表達(dá)的人臉幾何形狀及空間結(jié)構(gòu)等信息更加完整和可靠,且不受化妝和光照的影響,可為人臉識(shí)別提供更為有效的數(shù)據(jù)支撐;加之三維激光掃描技術(shù)的快速發(fā)展和普及,為三維人臉數(shù)據(jù)的獲取提供了有力的保障,基于三維數(shù)據(jù)的人臉識(shí)別研究潛力巨大。然而,由于不同對(duì)象間人臉結(jié)構(gòu)的相似性,姿態(tài)表情改變?nèi)匀粫?huì)給三維人臉識(shí)別結(jié)果帶來(lái)較大影響。為了滿足實(shí)際應(yīng)用的需求,本文圍繞非特定條件下姿態(tài)、表情變化三維人臉識(shí)別中的關(guān)鍵問(wèn)題展開深入研究,在人臉表征、基準(zhǔn)點(diǎn)檢測(cè)、姿態(tài)估計(jì)和識(shí)別方法四個(gè)方面取得了以下創(chuàng)新性成果:(1)將曲面高階曲率特征應(yīng)用于三維人臉識(shí)別中,提出一種旋轉(zhuǎn)不變的三維人臉脊.谷模型表征方法。該方法通過(guò)分析人臉曲面高階曲率信息提取局部范圍內(nèi)主曲率沿主方向變化最為劇烈的關(guān)鍵點(diǎn)來(lái)全面、準(zhǔn)確地描述整個(gè)三維人臉凸凹變化的主要特征。在不同姿態(tài)、表情三維人臉測(cè)試集上的實(shí)驗(yàn)表明:基于脊谷特征的人臉表征模型具有較好的類間離散度及姿態(tài)、表情穩(wěn)定性。(2)提出一種姿態(tài)無(wú)關(guān)的三維人臉鼻尖點(diǎn)精確檢測(cè)方法。該方法將人臉曲面高階曲率特征與低階曲率特征相結(jié)合,根據(jù)鼻子區(qū)域形狀上的顯著特點(diǎn)及鼻尖點(diǎn)鄰域內(nèi)高斯曲率的分布特點(diǎn)準(zhǔn)確定位鼻尖點(diǎn),檢測(cè)過(guò)程無(wú)需訓(xùn)練或建立特定模型。對(duì)GavabDB數(shù)據(jù)庫(kù)姿態(tài)三維人臉測(cè)試集的實(shí)驗(yàn)表明:該方法對(duì)包括正側(cè)面在內(nèi)的不同姿態(tài)的三維人臉均可獲得正確的檢測(cè)結(jié)果。(3)提出一種點(diǎn)線特征相結(jié)合的幾何三維人臉姿態(tài)估計(jì)方法。該方法基于旋轉(zhuǎn)不變的鼻尖點(diǎn)與鼻梁線檢測(cè)結(jié)果,將精確的點(diǎn)特征和穩(wěn)定的線特征相結(jié)合,利用幾何法僅根據(jù)具有良好可見性和弱表情的鼻子區(qū)域特征進(jìn)行三維人臉姿態(tài)估計(jì)。在人臉合成模型和真實(shí)人臉庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)表明:該方法可實(shí)現(xiàn)對(duì)非特定條件下三維人臉姿態(tài)六個(gè)自由度的連續(xù)、準(zhǔn)確估計(jì),且適用于大旋轉(zhuǎn)角度及自遮擋人臉,對(duì)表情人臉也具有較高的魯棒性。(4)提出兩種非特定條件下的三維人臉識(shí)別方法。其中,基于脊谷空間分布和Hausdorff距離的三維人臉識(shí)別方法在建立三維人臉標(biāo)準(zhǔn)脊谷模型基礎(chǔ)上,分別根據(jù)脊谷點(diǎn)空間分布密度直方圖及點(diǎn)集間單向加權(quán)LTS-Hausdorff距離實(shí)現(xiàn)待識(shí)別人臉和庫(kù)中人臉的粗匹配和細(xì)匹配。多曲線特征融合的三維表情人臉識(shí)別算法通過(guò)選擇人臉曲面凸區(qū)域上多類具有高表征性和表情穩(wěn)定性的曲線進(jìn)行特征級(jí)上的有效加權(quán)融合,兼顧了特異性、互補(bǔ)性、全面性和穩(wěn)定性,可較準(zhǔn)確地描述表情人臉曲面上的重要特征。在三維人臉庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)證明了以上兩種識(shí)別方法的有效性,尤其是使姿態(tài)和表情變化下的人臉識(shí)別率獲得了較大幅度的提高。綜上所述,本文對(duì)非特定條件下三維人臉識(shí)別中四個(gè)方面的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究,并提出了新的思路和方法。基于脊谷特征的三維人臉表征方法為非特定條件下三維人臉識(shí)別的特征提取提供了有效的手段;姿態(tài)無(wú)關(guān)的三維人臉鼻尖點(diǎn)精確檢測(cè)方法為非特定條件下三維人臉模型基準(zhǔn)點(diǎn)定位及曲面配準(zhǔn)提供了所需的重要數(shù)據(jù);點(diǎn)線特征相結(jié)合的幾何三維人臉姿態(tài)估計(jì)方法為非特定條件下三維人臉模型的姿態(tài)歸一化處理提供了技術(shù)上的支撐;兩種新的三維人臉識(shí)別算法的提出較大幅度地提高了非特定條件下對(duì)姿態(tài)、表情人臉的識(shí)別效果。
[Abstract]:In order to meet the needs of human face recognition , three - dimensional data is a direct representation of human face recognition , and it has become a bottleneck in the field of face recognition . The three - dimensional face recognition method based on ridge - valley feature provides effective means for the feature extraction of three - dimensional human face recognition under non - specific conditions . The three - dimensional face recognition algorithm based on ridge - valley feature provides a new method for the feature extraction of three - dimensional face recognition under non - specific conditions .

【學(xué)位授予單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1718838