三维人脸识别

论文题目: 三维人脸识别

论文类型: 硕士论文

论文专业: 计算机应用技术

导师: 张艳宁

关键词: 三维人脸型,三维模型平滑,三维模型分割,三维模型配准,三维人脸识别,曲率估计,提取五官区域

文献来源: 西北工业大学

发表年度: 2005

论文摘要: 人脸识别是当前生物特征识别研究的热点之一,目前的人脸识别方法主要集中在二维图像方面,由于受到光照、姿势、表情变化的影响,其识别的准确度受到很大限制。迄今为止,建立一个鲁棒的人脸识别系统仍然是一个很困难的问题。三维人脸模型具有比二维人脸图像更丰富的信息,利用三维信息是完成人脸识别的另一有效途径。本文主要研究基于三维数据模型的人脸识别问题,在对三维人脸模型进行必要预处理的基础上,提取有效且鲁棒的三维特征完成识别:同时针对三维数据模型本身的大数据量、高复杂度的特性,探讨如何通过预处理降低识别的运算负荷。本文的主要研究内容和工作可总结如下: 1.在曲率分析和估计方面,通过理论和试验分析对各种曲率的性能进行定性和定量的比较。并且针对曲率估计中的边界问题,提出“内部扩张”的思路予以解决。为了改善模型的性能,对模型进行基于曲率的平滑,并且给出了平滑过程中科学确定权值阈值的方法。 2.在三维模型分割方面,对高斯-均值曲率向量、最大-最小曲率向量、RMS-绝对曲率向量等三种特征向量在分割中的性能,以及指定聚类数目对分割结果的影响通过试验进行了比较。针对三维人脸识别的要求,对分割结果进行后处理,合并了众多细碎小区域,得到的子区域与实际意义中的面上区域具有更加准确的对应关系。 3.在三维模型配准方面,结合面上五官区域之间的相对位置关系和分割子区域的面积约束,在模型的分割结果中提取出五官区域,利用五官区域的质心作为模型的关键点用于粗配准中。与原有的基于模板的方法不同,这种确定关键点的方法不会受到模型的模态和尺度大小的影响。 4.在三维人脸识别方面,提出了一种结合全局和局部信息的特征用于三维人脸识别,通过面上五官区域之间的相对位置关系来描述模型的全局特点:以每个五官区域内部所有顶点特征的均值作为这个区域的代表特征,并且将各个区域的特征按照特定的顺序连接起来,作为局部区域的特征。

论文目录:

摘要

Abstract

第一章绪论

1．1 研究目的与意义

1．2 研究概况

1．3 本文主要研究内容与工作安排

第二章三维模型曲率的分析

2．1 曲率理论基础

2．2 曲率估计方法综述

2．2．1 连续估计法

2．2．2 离散估计法

2．3 曲率估计的问题及改进

2．3．1 边界点的处理

2．3．2 噪声与模刑平滑

2．4 各种曲率的比较

2．4．1 理论分析

2．4．2 试验分析

2．5 小结

第三章三维模型的分割

3．1 概述

3．2 分割方法综述

3．2．1 基于边界的分割

3．2．2 基于区域的分割

3．3 基于曲率的区域分割

3．3．1 方法的基本思路

3．3．2 提取子区域的改进

3．3．3 试验结果与分析

3．4 小结

第四章三维模型的配准

4．1 概述

4．2 配准方法综述

4．3 混合配准方法

4．3．1 方法的基本思路

4．3．2 确定关键点的改进

4．3．3 试验结果与分析

4．4 小结

第五章三维人脸识别

5．1 概述

5．2 识别方法综述

5．3 结合全局局部的识别

5．3．1 方法的基本思路

5．3．2 试验结果与分析

5．4 小结

第六章总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

致谢

攻读硕士期间发表论文、参加科研项目及获奖情况

发布时间: 2005-06-27

参考文献

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[6].基于三维人脸的视频目标识别研究[D]. 李超强.广西师范学院2018
[7].基于特征分块的三维人脸自动建模方法研究[D]. 邹林波.西北大学2018
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[9].基于手机视频的三维人脸重建算法的研究与实现[D]. 赵政.北京邮电大学2018
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