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三维人脸识别研讨

发布时间:2018-12-02 01:06:04 文章来源:未来智讯    
    三维人脸识别研讨作者:未知   摘要:对人脸识别进行了大略的描述,然后对人脸识别的传统及新近技能进行技能与应用的介绍。最初介绍人脸识别的观念及其发展历史,随后对人脸识别技能方法发展过程中一些传统方法进行阐述,继而对新近发展的新技能进行了探讨;最终介绍人脸识别技能的应用现状。
  关键词:人脸识别;三维;研讨
  中图分类号:TP301 文献标识码:A文章编号:1007-9599 (2011) 17-0000-01
  Three-Dimensional Face Recognition Study
  Yang Bin
  (School of Mathematical Sciences,Huaiyin Teachers College,Huai'an223300,China)
  Abstract:A brief description of face recognition,face recognition and for the traditional and evolving technology introduction and application of technology.First introduced the concept of face recognition and its development history,followed by method of face recognition technology in the development of some of the traditional methods described,and then on the recent development of new technologies were discussed;Finally the application of face recognition technology status.
  Keywords:Face recognition;Three-dimensional;Study
  目前,我国人脸识别技能也已逐步进入实际应用阶段,其中以基于3D的人脸识别技能为主。
  一、传统的人脸识别算法
  传统的人脸识别方法主要有以下几类:基于几何特征的方法、基于模板的方法、基于模型的方法等,较为典型且研讨范围较广的方法主要有:基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的人脸识别方法、神经网络的人脸识别方法、基于奇异值分解的人脸识别方法、基于隐马尔可夫模型的人脸识别方法等。
  这些人脸识别算法,各有其优势,同时也各自存在其不可避免的缺点,算法的识别效率老是差强人意。2D的识别方法,具有其先天性的缺陷:无法在多角度、光照及表情变化等实际应用情况下实现有效的识别。目前,单纯的应用2D人脸识别方法,根本无法建立高效、鲁棒的识别系统。
  二、基于三维(3D)的人脸识别
  2D人脸识别经过多年的发展,如今已逐步的进入到一个瓶颈阶段,于是在人脸识别的研讨中,逐步产生了一个新兴的解决方案――基于3D的人脸识别方法,有研讨者们宣称该技能达到了从前从未想过的精度。3D人脸识别方法最早出如今20世纪80年代后期,以其远超2D人脸识别精度、媲美指纹识别的优势,而引起研讨者的广泛关注。
  与2D人脸识别使用单个传感器获得影像不同,3D人脸识别方法就需要一个更为复杂的传感器系统,即更为深入或更广的相机――三维扫描仪。因为获得了更多人脸信息,3D方法比2D方法在先天上就具有一定的优势,从而避免了2D人脸识别算法的先天缺陷(灯光的变化、不同的面部表情、化妆和头部方向等)。
  在3D人脸识别技能中,所用到具体的算法仍是多种多样的,其多数算法也是从2D识别算法中演化而来,主要分为三类:
  (一)基于几何特征的方法。基于几何特征的方法也是在上文的主成分分析(PCA)的人脸识别方法发展而来,主要是对人脸的显著特征,例如眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等的位置进行定位、测量,确定其大小、距离、形状、相互比率或者它们的某些连线或面的曲率等特征,从而进行人脸识别。
  该方法很大程度上削减了数据的维数,提高了算法的效率,然而用有限的特征来表达人脸,一些重要的信息就会丢失,从而影响识别效果。有些研讨者在几何特征的基础上,又投入其他一些重要信息(如灰度信息等),取得一定的效果。
  (二)模板匹配算法。这类识别方法一般选取基于通用模型的方式获取3D人脸数据,通过调整通用模型的参数,得到特定人脸的3D模型,最终再利用匹配算法实现人脸的识别。
  美国的A.K.Jain等人利用Keith Warters的肌肉向量模型,合成出人脸在多个姿态下的3D模型,这些模型构成该人脸的仿射子空间,然后通过计算被测人脸所在子空间与数据库中已有样本空间的最小距离,找出与之最匹配的人脸。该方法只需一张训练图像,在由10个人所组成的测试样本上,合成出220个3D模型。与传统算法相比,该算法的优越性明显。
  (三)基于统计模型的方法。Volker Blanz和Thomas Vetter选取3D形变模型,基于统计学的思维,从单张任意姿势、任意光照条件下的人脸2D图像估计出该人脸的3D形状和纹理信息,合成的3D人脸较为逼真。通过对照模型系数的相似程度,实现了人脸识别。
  3D形变模型方法利用人脸先验的3D信息,选取统计的建模方法,实现了姿势和光照不变的人脸识别。这种方法需要求解一个参数量庞大的复杂连续优化问题,且在处理光照问题时选取的成像模型也过于复杂,算法效率受到很大的限制,其识别率也并不理想。
  三、小节
  由BIOSCRYPT公司开发制造的脸形识别仪被称为是世界上首部真正的三维脸形识别仪,该系统通过获取与处理三维脸形资料方面的创新,使其可以提供实时正确的人脸识别能力,在1秒内识别双胞胎的正确率可达99.99%。
  我国的人脸识别技能与应用因起步较晚,在过去的几十年间一直为国外所垄断,所以一直难以得到普及。国内真正起初做人脸识别,是在20世纪90年代。中科院生物识别研讨所的李子青教授以及下属的中科奥森公司在我国人脸识别领域一直处于领先地位,他所带领的研讨团队,最初提出了基于近红外的人脸识别技能,并将该项人脸识别技能成功应用于08年北京奥运会,得到了国际上同行业专家的认同和一致肯定。
  参考文献:
  [1]苏光大.人脸识别技能之应用问题谈[J].中国安防,2008,7:81-83
  [2]蔡泽民,闫敬文.人脸识别:从二维到三维[J].计算机工程与应用,2011,47(11):155-159
  [3]朱家禄.人脸三维模型与识别[A].西北民族大学学报:自然科学版,2004,1:40-44
  [作者简介]杨斌(1983.2-),男,硕士研讨生,主要研讨领域为图像处理。

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