一种三维人脸检测与识别技术制造技术

本发明专利技术公开了一种三维人脸检测与识别技术，其主要技术流程首先三维人脸检测数据获取，通过结构光或立体视觉等3D成像技术采集得到，其次，进行三维人脸切割，数据的预处理，包括人脸的检测，切割，去噪等。然后对三维人脸进行姿态校正，数据的特征提取。最后三维人脸识别，构建适合的分类器对人脸数据进行判别。3D人脸识别研究最早可以追溯到上世纪的90年初但是由于各种因素的制约，比如说计算机的计算水平限制，3D采集设备的不成熟等。相关的研究没有得到很大的突破。近十几年来，随着计算机技术以及3D成像技术的飞速发展，同时2D人脸识别遇到了发展的瓶颈，学术界越来越重视3D人脸识别技术的研究。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种三维人脸检测与识别技术，其主要技术流程首先三维人脸检测数据获取，通过结构光或立体视觉等3D成像技术采集得到，其次，进行三维人脸切割，数据的预处理，包括人脸的检测，切割，去噪等。然后对三维人脸进行姿态校正，数据的特征提取。最后三维人脸识别，构建适合的分类器对人脸数据进行判别。3D人脸识别研究最早可以追溯到上世纪的90年初但是由于各种因素的制约，比如说计算机的计算水平限制，3D采集设备的不成熟等。相关的研究没有得到很大的突破。近十几年来，随着计算机技术以及3D成像技术的飞速发展，同时2D人脸识别遇到了发展的瓶颈，学术界越来越重视3D人脸识别技术的研究。【专利说明】-种三维人脸检测与识别技术
本专利技术涉及生物识别领域，具体涉及一种三维人脸检测与识别技术。 技术背景 在现代社会，人们越来越重视社会公共安全和个人的自身信息安全，个人身份认 证的要求无处不在，小到与个人相关的考勤系统，门禁系统，支付系统等，大到关乎国家安 全层面的机场，信息安全，金融，军事等领域。传统的以密码，卡片，证件等为特征的身份识 别技术越来越难以满足要求。密码容易被盗取，卡片和证件等容易被仿造。尤其是当今国际 社会局部地区潜在的恐怖主义威胁的环境下，假冒身份犯罪是恐怖极端分子的惯用伎俩。 为了保障国家安全和社会稳定，如何从根本上识别出犯罪分子的身份，我们需要一种比传 统的密码，证件等更方便，更可靠的身份认证手段。随着近几十年来计算机技术和生物工程 技术的飞速发展，利用人体生物特征的唯一性来鉴别每一个人的身份得到了国际社会的普 遍认同。生物识别技术已经成为了目前计算机视觉研究领域的一个热点。无论在理论上还 是应用上都有巨大的潜力和发展前景。 生物识别技术是指通过计算机，各种传感器和生物统计学原理等高科技手段密切 配合，利用人体固有的生理特征和行为特征对人进行身份认证的一种技术。生物特征属于 人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个人差异性。一定程度上我们可以认为生物特征 具有唯一性和不变性。有不用专门携带，不会被盗，难以伪造等优点。生物识别技术的最大 优势在于安全，可靠和方便。 在目前的研究与应用领域中，生物特征识别技术主要关系到计算机视觉，图像处 理与模式识别，计算机语音处理，多传感器技术，计算机图形学，生物工程等多学科。已被用 于生物特征识别的生物特征主要有手形、指纹、掌纹、虹膜和人脸等等。行为特征有签字、步 态、声音等。基于这些特征，生物特征识别技术已经在过去的十几年中取得了长足的进步。 目前2D人脸识别技术的主要技术瓶颈在于光照，姿态和表情变化等。而这些不 利影响因素在3D人脸识别领域都可以减弱或者消除。因此，3D人脸识别技术是未来人脸 识别的重要方向。3D人脸识别技术受光照的影响很小，最大的影响因素是表情和姿态，而 表情和姿态恰恰是反映人脸曲面几何性质的特征，3D相对2D来讲，几何信息没有丢失。 理论上，3D数据包含了更多的几何信息，识别效果应该优于2D算法。但是现实并不是如 此，3D人脸识别无论在理论还是应用方面都无法与2D人脸识别相比。3D人脸识别还有 巨大的发展潜力。
技术实现思路
本专利技术公开了一种三维人脸检测与识别技术，其主要技术流程为： (1) 三维人脸检测，数据获取，通过结构光或立体视觉等3D成像技术采集得到； (2) 三维人脸切割，数据的预处理，包括人脸的检测，切割，去噪等； (3) 三维人脸姿态校正，数据的特征提取； (4)三维人脸识别，构建适合的分类器对人脸数据进行判别。 进一步的，三维人脸检测中数据获取只利用3D几何信息的三维人脸区域检测， 提取和姿态校正的方法，处理过程中不需人工干预，可以做到全自动处理；引入网格模型的 预处理技术，包括去噪，光顺，简化，补洞等，提高了网格质量；提出了一种人脸姿态校正方 法，可以将人脸模型变换到统一的坐标系框架下，有利于后期人脸网格特征点的提取和人 脸曲面的匹配。 进一步的，三维人脸切割将3D人脸模型转化为多模式2D特征图像的方式，并 使用基于稀疏表示的方式进行识别，充分分析3D人脸模型的特点，并将其主要的几何特 征量化为三种2D特征图像，分别为深度图像，侧地距离图像和曲率图像。这样，不仅将问 题由3维降为2维，同时也保留尽可能多的3D几何信息；为了增强算法的鲁棒性，引入 了 2D人脸识别中经常使用的子图像策略，并给出了局部子图像二次匹配的方法；最终的 分类结果采用各多通道、各分块分类结果融合的方式得到，保证了分类的鲁棒性。 进一步的，三维人脸姿态校正基于分片加权的Partial-ICP并融合测地信息的 3D人脸识别方法，通过引入改进的Partial-ICP算法一定程度上克服人脸表情变化引起 的非刚体形变；分析Partial-ICP算法的特点，在不影响后期匹配的情况下，提出了一种 简单快捷的人脸分片方式，摒弃了传统分片方式必需的人脸特征点定位步骤，引入了测地 距离作为额外的判别条件。 进一步的，三维人脸识别基于多角度投影深度图像SIFT特征匹配的三维人脸识 别方法，将2D图像处理领域经典的SIFT特征匹配算法引入到3D人脸识别，将2D图像处理 领域经典的SIFT特征匹配算法引入到3D人脸识别。 本专利技术有益效果在于： (1)提出了三维人脸检测、人脸切割、姿态校正等三维人脸识别预处理方法。 (2)提出了一种基于多模式2D图像的3D人脸识别方法，将三维人脸识别简化 成为2D人脸识别问题，降低人脸姿态和表情变化带来的负面影响，文中引入子图像思想， 并给出了子图像局部匹配的简便方法。最终的人脸分类通过各个子图像的分类结果融合而 成。 (3)提出了一种分片加权的partial-ICP和测地距离的3D人脸识别方法，根 据人脸曲面的几何性质，每个子区域都赋予不同的权重，其目的是增大刚性较好的子区域 的权重，减小受表情影响较大的子区域的权重。在最终的分类中，对于区分度较差的分类结 果，引入测地距离度量作为辅助判断条件。 (4)提出了一种基于多角度投影SIFT匹配的3D人脸识别方法，可以快速有 效地筛选所有匹配点对。最终按照匹配点对的数目对人脸进行分类。 【专利附图】【附图说明】 图1为本专利技术的系统流程图； 图2为本专利技术SIFI算法流程图。 【具体实施方式】 学术界越来越重视三维人脸识别技术的研究，可以说，当前3D人脸识别已经成 为了国际人脸识别领域研究的热点。本专利技术的三维人脸检测与识别技术其主要技术流程 为： (1) 三维人脸检测，数据获取，通过结构光或立体视觉等3D成像技术采集得到； (2) 三维人脸切割，数据的预处理，包括人脸的检测，切割，去噪等； (3 )三维人脸姿态校正，数据的特征提取； (4)三维人脸识别，构建适合的分类器对人脸数据进行判别。 三维人脸数据获取是完整的人脸识别系统的第一步，也是整个识别系统的关键步 骤。其获取的3D数据的完整程度，质量等直接影响了后期的识别效果。三维人脸检测中 数据获取只利用3D几何信息的三维人脸区域检测，提取和姿态校正的方法，处理过程中 不需人工干预，可以做到全自动处理；引入网格模型的预处理技术，包括去噪，光顺，简化， 补洞本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种三维人脸检测与识别技术，其特征在于：所述三维人脸检测与识别技术的主要技术流程为：三维人脸检测，数据获取，通过结构光或立体视觉等 3D 成像技术采集得到；三维人脸切割，数据的预处理，包括人脸的检测，切割，去噪等；三维人脸姿态校正，数据的特征提取；三维人脸识别，构建适合的分类器对人脸数据进行判别。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：徐海黎，沈标，庄健，郭鹏飞，
申请(专利权)人：南京国安光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32