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3D人臉識(shí)別研究探索

作者: 時(shí)間:2011-07-11 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

摘要:2D技術(shù)雖已成熟,但由于單一的2D圖像不能提供識(shí)別所需的完整信息,故其識(shí)別精度很難進(jìn)一步提高。在過程中,特征提取是影響識(shí)別效果的一個(gè)重要環(huán)節(jié),在分析了傳統(tǒng)的主成分分析法和由此改進(jìn)的2D PCA方法的基礎(chǔ)上,提出了3D方法。該方法將人臉圖像分為幾個(gè)部分分別進(jìn)行特征提取,同時(shí)充分考慮每個(gè)部分所包含的特征信息量的多少,并在分類時(shí)賦予它們不同的權(quán)值。因此,將人臉用立體圖像來表示并進(jìn)行識(shí)別是目前提高人臉識(shí)別精度的前沿課題。
關(guān)鍵詞:3D人臉識(shí)別;人臉建模;3D人臉形變模型;視頻圖像

人臉識(shí)別是基于生物特征識(shí)別技術(shù)的身份認(rèn)證中最主要的方法之一,涉及計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、感知科學(xué)、人工智能、計(jì)算智能等技術(shù),3D人臉識(shí)別主要分為人臉檢測、人臉特征和人臉識(shí)別三個(gè)過程。為了提高人臉的識(shí)別精度,本文對(duì)3D人臉的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)及識(shí)別算法進(jìn)行了研究,給出了3D人臉識(shí)別存在的問題。

1 3D人臉自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)
普通的人臉識(shí)別一般分為圖1所示的三個(gè)過程。圖2所示是一個(gè)典型的3D人臉識(shí)別系統(tǒng)的組成框圖。其中,圖像獲取部分負(fù)責(zé)獲取來自于攝像機(jī)或是掃描儀等設(shè)備的圖像,通過程序?qū)⑵滢D(zhuǎn)換為可處理的數(shù)字圖像格式;檢測定位是通過對(duì)輸入的圖像進(jìn)行處理分析,判斷圖像中是否有人臉,如果有人臉,則作出準(zhǔn)確的定位;特征提取是在預(yù)處理后的人臉圖像中按照某種策略抽取出識(shí)別的特征。

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/191104.htm

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人臉模型主要分為剛性模型和塑性模式,剛性模型可以滿足對(duì)人頭部跟蹤檢測的要求,主要用于表示人的頭部位置、姿態(tài)、方向等;塑性實(shí)體主要處理人臉識(shí)別、表情識(shí)別、唇語識(shí)別等問題,它涉及面部器官、肌肉和表皮的運(yùn)動(dòng)。
目前主要的三維建模工具有3DSMAX,MAYA,AUTOCAD等。
1.1 結(jié)合一般人臉模型的建模
由于人臉的復(fù)雜性和相似性,直接采用視覺重建算法進(jìn)行3D人臉的重建,在精度和實(shí)用性上,相對(duì)于昂貴的硬件采集方法,都不能達(dá)到很好的效果。為了重建精度較高的人臉模型,下面引入了一般人臉3D模型。
一般人臉模型的主要思想是定義一個(gè)平均的人臉3D模型,其空間坐標(biāo)點(diǎn)集為Sg={xgi,ygi,zgi},i=1,2,…,n,該空間坐標(biāo)集表達(dá)了常見的人臉表面形狀的共同特性。該思想認(rèn)為,不同人臉的3D結(jié)構(gòu)S。都可 以通過一般人臉模型Sg中每個(gè)空間點(diǎn)的位置變化來表達(dá),即特定的人臉模型Sp=Sg+△S,(xpi,ypi,zpi}={xgi+△xi,yg+△yi,zgi+△zi}。形變量△S如何求取具有不同的方法,但核心思想是利用人臉模型提取表達(dá)五官特征(眼睛、鼻子、嘴、臉頰、眉毛)的輪廓點(diǎn)集Sf={xfj,yfj,zfj},j=1,2,…,m(其中mn),然后利用相應(yīng)的輪廓信息或特征點(diǎn)隊(duì)形的深度信息在一般人臉模型和特定人臉模型之間建立一個(gè)光滑的3D位移插值函數(shù)f(Sg),并使f(Sg)對(duì)于輪廓或特征點(diǎn)集合均滿足f(Sj)=△Sf,進(jìn)而從f(Sg)得到一般人臉模型上每一點(diǎn)的位移△S。
1.2 結(jié)合3D人臉形變模型的建模
3D人臉形變模型的核心思想是利用有限數(shù)量的3D人臉模型的線性組合來表達(dá)任何一個(gè)3D人臉。在用3D人臉形變模型建模時(shí),可將模型的形狀坐標(biāo)集合記為s=[x1,y1,z1,…,xN,yN,zN]T,即包括N個(gè)頂點(diǎn)的x,y,z坐標(biāo);再將對(duì)應(yīng)一個(gè)人臉的紋理表示為一個(gè)紋理向量t=[R1,G1,B1,…,RN,GN,BN]T,即包括N個(gè)對(duì)應(yīng)頂點(diǎn)的RGB值(假設(shè)有效紋理的數(shù)據(jù)等于頂點(diǎn)數(shù))。


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