基于SIFT特征提取、数字条纹投影的自适应3D人脸识别

自动人脸识别技术在过去几十年中取得了长足的进展,被广泛应用于特征识别,工业监管及人工智能领域中。但是这项技术很大程度上受到光照、姿势、阴影的因素的影响,尤其是在2D环境中往往不能取得满意的识别率。尽管3D识别技术上也有很多研究,但是大多不能从根本上解决这些问题。2004年Lowe[1]提出了SIFT算子,它具有良好的独特性,充足的信息量,并且对旋转、光照、阴影等因素影响具有良好的稳定性。本文首先提出一种3D数字条纹投影技术以获取人脸的3D信息,随后对获取图像进行特征提取,并观察和分析其匹配的效果。我们提出了一种基于物理位置的消除错误匹配的方法,和自适应匹配的相应算法。最后实验结果显示该技术的优越性。