基于三維形變模型的多姿態(tài)人臉識(shí)別.pdf

1、經(jīng)過三十幾年的發(fā)展，人臉識(shí)別技術(shù)取得了巨大的進(jìn)步，在理想的成像條件下，已經(jīng)取得了顯著的成果。但非理想成像條件下(如光照條件不理想，人臉的姿態(tài)發(fā)生變化等)的人臉識(shí)別技術(shù)還遠(yuǎn)未成熟，有許多科學(xué)問題需要研究。本文基于三維形變模型，針對(duì)多姿態(tài)人臉識(shí)別問題，主要做了以下幾方面的工作： 提出了一種基于三維部件技術(shù)的多姿態(tài)人臉識(shí)別方法，該方法根據(jù)面部部件對(duì)姿態(tài)變化的不敏感性，利用部件的三維信息作為特征進(jìn)行人臉識(shí)別。識(shí)別過程中結(jié)合人臉的局部特征

2、和全局特征，統(tǒng)計(jì)各個(gè)部件的識(shí)別率，根據(jù)單個(gè)部件的識(shí)別率確定其在整體分類中的權(quán)值，基于整臉信息進(jìn)行識(shí)別，與基于二維部件技術(shù)的識(shí)別方法相比，進(jìn)一步改善了識(shí)別效果。 提出了基于部件的三維形變模型。在模型匹配過程中，定義相同視點(diǎn)下獲得的三維部件圖像與給定部件圖像的誤差作為目標(biāo)函數(shù)，由于每個(gè)部件維數(shù)比較低，與整個(gè)面部的三維形變模型相比，目標(biāo)函數(shù)的規(guī)模相對(duì)較小，優(yōu)化效果得到改善，提取的三維部件特征更準(zhǔn)確。采用上面提出的基于三維部件技術(shù)的多姿