对表情鲁棒的面部轮廓线3维人脸识别

目的表情变化是3维人脸识别面临的主要问题。为克服表情影响,提出了一种基于面部轮廓线对表情鲁棒的3维人脸识别方法。方法首先,对人脸进行预处理,包括人脸区域切割、平滑处理和姿态归一化,将所有的人脸置于姿态坐标系下;然后,从3维人脸模型的半刚性区域提取人脸多条垂直方向的轮廓线来表征人脸面部曲面;最后,利用弹性曲线匹配算法计算不同3维人脸模型间对应的轮廓线在预形状空间(preshape space)中的测地距离,将其作为相似性度量,并且对所有轮廓线的相似度向量加权融合,得到总相似度用于分类。结果在FRGC v2.0数据库上进行识别实验,获得97.1%的Rank-1识别率。结论基于面部轮廓线的3维人脸识别方法,通过从人脸的半刚性区域提取多条面部轮廓线来表征人脸,在一定程度上削弱了表情的影响,同时还提高了人脸匹配速度。实验结果表明,该方法具有较强的识别性能,并且对表情变化具有较好的鲁棒性。

面部轮廓向量统一的面部上提术

面部轮廓向量统一的面部上提术具有一些新的特点，即该手术简单、安全、可复制性高，能够使老化的面部年轻的同时，达到改善自然轮廓的效果。该手术的基本原则包括：耳前颞部小切口、最小限度的SMAS-颈阔肌体系表面剥离、与面部轮廓方向统一的多向软组织和SMAS-颈阔肌悬吊系统的上提及相应的固定。术前多个旗形真皮瓣的设计并固定在乳突区和颞深筋膜等处可以防止耳郭及耳垂位置和形态发生改变。笔者自2000-2009年，应用此项技术对290例患者进行临床治疗研究。详细介绍手术的技巧，随访评价手术效果并探讨此项技术的临床适应证。