基于矩-傅里叶描述子的不同姿态三维人脸识别.pdf

【基于矩-傅里叶描述子的不同姿态三维人脸识别】 三维人脸识别技术在近年来逐渐成为研究热点，因其能够克服二维人脸识别中的姿态、表情和光照变化带来的影响，提供更丰富的面部信息。本文主要探讨了一种针对不同姿态三维人脸的识别方法，利用矩-傅里叶描述子来提取和描述面部特征。 文章指出，三维人脸深度图是实现人脸识别的关键数据源。在不同的姿态下，这些深度图需要被校正到一个标准位置，以便进行后续处理。这一过程通常涉及微分几何理论，通过对深度图进行几何变换，将其校正到正中面，消除姿态变化的影响。 接着，文章提出了一种创新的方法，即结合矩和傅里叶描述子来提取面部特征。矩描述子能有效捕获形状的统计特性，而傅里叶描述子则擅长表达形状的频率信息。通过提取人脸面部的等高线特征，将三维人脸转换为二维曲线，这样可以简化问题并减少计算复杂性。将这两种描述子相结合，可以形成一个综合的特征表示，既包含形状的全局信息，又考虑了局部细节，增强了对姿态变化的鲁棒性。 实验结果显示，该方法在实时性能和形状区分能力上表现出色，具有较高的鲁棒性。与传统的仅使用傅里叶描述子的方法相比，新方法在人脸识别的准确性和稳定性方面有显著提升，尤其在面对复杂姿态变化时。 该研究提出了一种新的三维人脸识别策略，通过微分几何校正和矩-傅里叶描述子的结合，有效地解决了不同姿态下的人脸识别问题。这一方法不仅在理论上有重要意义，也为实际应用提供了有力工具，对于提升人脸识别系统的性能和可靠性具有积极影响。未来的研究可能会进一步优化这种结合，探索更多的描述子组合，以应对更复杂的面部识别挑战。