基于三維的人臉定位系統的研究

三維人臉識別過程及系統功能

國外三維人臉識別的典型方法主要是利用深度圖像自身的幾何特征，利用深度圖像處理技術，分析面貌曲面的曲率等幾何特征，對面貌曲而進行凹凸區域的分割、正側面輪廓邊緣的提取。最早對三維圖像而貌識別的研究有Lapreste提出的基于輪廓線的方法，通過對人臉面貌曲率的分析，提取輪廓線上的特征點，利用輪廓線作為特征進行面貌的識別。LeeMilios從人臉而貌深度圖像中抽取凸區域，這些凸區域形成了特征集，計算出所有凸區域相關的擴展高斯圖，兩幅面貌特征的匹配就是利用這些擴展高斯圖像進行的。當然還有很多基于輪廓線和凸區域的改進方法，例如凸凹點多階段融合過程方法、輪廓線的歐氏距離識別方法、輪廓線曲率比較方法等等。但這些方法還停留在理論研究的層次，沒有實質的自動化系統的出現。國內三維人臉識別的研究也相應地展開，但與國外的研究相比還處于剛起步的狀態。目前，三維數據獲取已經成為可能，并已經成熟的在實際工作中使用(如三維激光掃描技術、CT成像技術、結構光方法等)，使得_三維圖形識別技術得到了應用的可能，可以迅速地完成人頭三維而虢數據獲取。這是為我們的研究提供了實現的基礎。

總的來說，要實現一個自動的人臉識別系統上要完成以下的4個功能。

①人臉檢測(Detection)與分割(segmentation)。從任意的場景中檢測人臉的存在并進行定位，提取出一個人臉。……