一种抗姿态与表情变化的三维人脸识别方法

摘要：

为了提高人脸在姿态和表情变化下的识别率,结合局部平面距离(DLP)对曲面局部凹凸性优良的判断能力,提出了一种采用人脸的等距不变表示形式来匹配的人脸识别方法.首先,对深度摄像头采集到的深度图像进行距离约束、位置约束、转换等操作,得到干净完整的三维人脸,利用三维人脸上每一点DLP值确定鼻尖点,利用聚类的思想确定鼻根点;其次,采用改进的快速推进算法计算人脸的测地距矩阵,设置阈值并切割出有效的人脸区域;最后,计算有效的人脸区域的高阶矩特征,作为人脸的特征向量进行匹配.实验结果表明,对于不同的数据库,本文算法的识别率接近97％;将本文算法与基于轮廓线特征的人脸识别算法以及基于Gabor特征的人脸识别算法进行比较,其识别率分别提高了14.1％和8.3％,同时有着较高的运算效率.

关键词：人脸识别、局部平面距离、测地距离、高阶矩、等距不变

所属期刊栏目：39

分类号：TN29;TP391(光电子技术、激光技术)

资助基金：国家自然科学基金61763045;延安大学博士科研启动项目YDBK2017-21;延安大学2016年度校级科研计划项目“伴随伸缩矩阵的二元周期小波框架的构造”YDQ2016-23

在线出版日期：2018-08-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：491-499