基于三维的人脸定位系统的研究

The Reseach of Face Positioning System Based on Three-Dimensions

三维人脸识别过程及系统功能 国外三维人脸识别的典型方法主要是利用深度图像自身的几何特征，利用深度图像处理技术，分析面貌曲面的曲率等几何特征，对面貌曲面进行凹凸区域的分割、正侧面轮廓边缘的提取。最早对三维图像面貌识别的研究有Lapreste提出的基于轮廓线的方法，通过对人脸面貌曲率的分析，提取轮廓线上的特征点，利用轮廓线作为特征进行面貌的识别。Lee＆Milios从人脸面貌深度图像中抽取凸区域，这些凸区域形成了特征集，计算出所有凸区域相关的扩展高斯图，两幅面貌特征的匹配就是利用这些扩展高斯图像进行的。当然还有很多基于轮廓线和凸区域的改进方法，例如凸凹点多阶段融合过程方法、轮廓线的欧氏距离识别方法、轮廓线曲率比较方法等等。但这些方法还停留在理论研究的层次，没有实质的自动化系统的出现。国内三维人脸识别的研究也相应地展开，但与国外的研究相比还处于刚起步的状态。