基于侧面轮廓线和刚性区域的3维人脸识别.pdf

"基于侧面轮廓线和刚性区域的3维人脸识别" 本文总结了基于侧面轮廓线和刚性区域的3维人脸识别方法。该方法首先使用几何约束和曲率信息确定特征点，以确定人脸对称面。然后，提取人脸侧面轮廓线，并使用轮廓线匹配作为排除算法，以快速排除库集中不相似的人脸。剩余库集中的人脸采用基于区域的匹配方法进行识别，该方法自动切割人脸中的刚性区域，并使用改进的迭代最近点算法对刚性区域进行匹配。最后，将各刚性区域的匹配结果采用加法规则融合，以达到更好的识别精度。 该方法的优点在于能够快速排除大量不相似的人脸，并且具有较好的实时性和鲁棒性。在3D-RMA人脸数据库的实验结果表明，该方法具有很高的识别精度。 该方法的关键步骤包括： 1. 特征点检测：使用几何约束和曲率信息确定特征点，以确定人脸对称面。 2. 轮廓线提取：根据特征点确定人脸侧面轮廓线。 3. 轮廓线匹配：使用轮廓线匹配作为排除算法，以快速排除库集中不相似的人脸。 4. 基于区域的匹配：对剩余库集中的人脸采用基于区域的匹配方法进行识别。 5.刚性区域匹配：自动切割人脸中的刚性区域，并使用改进的迭代最近点算法对刚性区域进行匹配。 6. 匹配结果融合：将各刚性区域的匹配结果采用加法规则融合，以达到更好的识别精度。 该方法的优点在于能够快速排除大量不相似的人脸，并且具有较好的实时性和鲁棒性。因此，该方法有可能在实际应用中发挥重要作用。 此外，该方法还可以与其他人脸识别方法结合使用，以提高识别精度和鲁棒性。例如，可以使用基于EigenFace的方法来提取人脸特征，然后使用本方法进行识别。此外，还可以使用其他人脸识别方法，例如基于Gabor Wavelet Transform的方法，以提高识别精度和鲁棒性。 本文提出的基于侧面轮廓线和刚性区域的3维人脸识别方法具有较高的识别精度和鲁棒性，能够快速排除大量不相似的人脸，并且具有良好的实时性和鲁棒性。该方法有可能在实际应用中发挥重要作用，并且可以与其他人脸识别方法结合使用，以提高识别精度和鲁棒性。