多模式3D人臉識別系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、近年來，3D人臉識別一直是當(dāng)下模式識別領(lǐng)域的熱點。3D人臉識別相對于指紋識別，虹膜識別等識別系統(tǒng)有著先天的優(yōu)勢，主要體現(xiàn)在操作簡單方便，對目標(biāo)具有相當(dāng)小的侵犯性，甚至可以在目標(biāo)沒有察覺的情況下對目標(biāo)進(jìn)行檢測，這是其他檢測方式做不到的。然而，現(xiàn)階段算法的準(zhǔn)確率相對于其他檢測方式有明顯的不足，大部分算法的魯棒性不高，只在個別的數(shù)據(jù)庫上有較好的效果。相較于傳統(tǒng)人臉識別，由于3D人臉識別不依賴與可見光成像，所以可以有效的避免傳統(tǒng)人臉識別對于光照

2、敏感的這一問題。同時，3D人臉相對于2D人臉包含了更多直觀的人臉信息，如果將這些信息正確的應(yīng)用，則3D人臉識別算法必將比2D人臉識別獲得更高的正確率。
　　本文提出的這種3D人臉識別系統(tǒng)引入了若干個增強魯棒性的方法，使得算法的魯棒性得到保證。首先提出了一種逐級篩選的鼻尖點定位方法，這種方法魯棒性強，而且復(fù)雜度可以接受。人臉識別部分的算法使用了局部曲線特征作為人臉的特征，這使得算法能容忍人臉上的部分?jǐn)?shù)據(jù)丟失。引入了3D人臉的深度投影