【摘要】：人臉識別是基於生物特徵的身份認證技術中最為活躍最具挑戰性的領域之一,有著很大的發展潛力。它試圖通過計算機分析比較人臉影象並從中提取有效特徵資訊進行身份鑑別。
由於利用人臉特徵進行身份驗證是最自然直接的手段,易於為使用者所接受。特別是在非接觸環境和不驚動被檢測人的情況下,人臉識別技術的優越性遠遠超過已有的虹膜、指紋等檢測方法,因而成為當前模式識別和人工智慧領域的乙個研究熱點。目前的人臉識別方法基本上都集中於二維影象方面,這是由現在照相和攝影技術先天的效能所決定的。
但是人臉本身是三維空間的實體,因此在三維轉二維的過程中,丟失了很多有用的立體資訊,這會造成識別誤判。關於傳統的基於二維平面內的人臉識別方法,國內的研究有很多,這些演算法在二維影象識別的領域,確實已經達到了非常好的識別效果。可是丟失人臉三維景深資訊會導致二維人臉識別方法很難擺脫人臉塑性變形(如表情等)的不確定性、人臉模式的多樣性(如鬍鬚、髮型、眼鏡、化妝等)、影象獲取過程中的不確定性(如光照的強度、光源方向等)的影響。
在複雜環境下系統會表現出識別率下降,識別效率降低。這些極大限制了人臉識別的應用。所以到目前為止,建立乙個魯棒的人臉識別系統仍然是乙個很困難的問題。
為了解決這個問題,一種行之有效的方法就是採用三維人臉識別的方法解決二維人臉識別中面臨的光照和姿態的瓶頸問題,減少表情的影響。三維人臉模型具有比二維人臉影象更豐富的資訊。3d資料真實反映了物體在三維空間中的形狀,表徵了物件的實際尺寸,具有對姿態和光照不敏感的特性。
三維人臉識別中最重要的部分就是建立對應的三維人臉模型,而如何獲得形狀模型和精確的紋理影射是構建模型的關鍵。目前在人臉重建領域還沒有一種既取樣簡單又計算精確的獲得人臉三維資訊的方法。在人臉識別領域,隨著3d資料獲得技術如雷射掃瞄、雙目和多目視覺等的進步,3d資料研究受到更多的關注。
如何能夠簡單高效的獲得和使用三維資訊,成為了研究的焦點。本文基於dlp立體顯示系統的需要,對其三維影象源的獲取、合成、投影及光路控制等進行了深入研究:通過對雙目攝像頭採集的立體動態**序列的研究,給出了如何儲存和表徵人臉資訊並生**臉彩色圖和深度圖的解決方案;利用上述膚色和深度資訊,可圈定面部區域,並獲得人臉特徵點的深度資訊及點陣之間的拓撲結構;嘗試通過2d和3d相結合的方法提取人臉特徵點,利用兩幅不同角度的二維影象重建三維人臉模型。
通過對重建的三維人臉模型的旋轉和平移變換,並利用投影矩陣亦可得到多姿態的二維人臉影象,使得其投影檢視更加接近人臉庫中的原型,弱化了人臉拍攝時的位置影響。最後通過高精度有效的識別演算法匹配完成對人臉的識別過程。通過更全面的資訊,可以較好的降低識別過程中的誤識率和虛警率。
同時由於三維人臉模型具備光照無關性和姿態無關性的特點,能夠正確反映出人臉的基本特性,從而形成相對穩定的人臉特徵表述。因此基於本文提出的三維人臉模型的識別方法可以很好的解決目前在這一領域存在的研究瓶頸。本文是上海市2023年科技攻關重點專案(《基於單片dmd的立體顯示系統》編號:
075115002)的主要研究內容之一,並受到華東師範大學優秀博士研究生培養**(20080050)支援。從構建基於立體顯示的三維人臉識別系統需要解決的若干關鍵問題入手,重點討論了雙目視覺計算景深的原理、人臉檢測與跟蹤、立體影象對中點與點的匹配、面部關鍵特徵定位、三維的人臉特徵描述、魯棒的人臉分類器以及整個系統軟硬體設計等問題。從這幾個方面入手,深入研究了基於影象和模型的人臉模型重建方法,人臉標誌點定位及人臉配準。
本文的創新點有:1.提出基於雙目立體測量系統提取三維人臉資訊的方法,分析了雙目立體測量系統的基本原理,深入研究雙目立體測量系統在測量中物像空間點位的精確關係,**了物像空間點位座標關係標定、測量範圍擴充套件等關鍵技術,並推出精度問題。
2.提出利用相關係數、歐式距離和icp結合的方法,並通過形狀特徵定位五官分布位置作為幾何約束條件,實現雙目視覺中的人臉立體影象對內對應點的匹配。3.
提出基於人臉結構的立體匹配演算法,配準人臉特徵模型,通過對模型相似度的度量實現人臉識別。改進2d人臉識別中的pca、lda等經典演算法到3d人臉識別中,結合icp和hausdorff距離識別演算法,完成識別過程並驗證識別效果和精度。4.
提出硬體和軟體設計實現方案。規劃乙個完善的系統,包括電源、儲存器、處理器、控制器、通訊介面及人機互動介面。綜合考慮電磁相容性、系統穩定性等。
**流程、介面及部分模組的詳細原始碼也在本文中詳細給出。【關鍵詞】：三維人臉識別立體視覺視差景深人臉跟蹤人眼檢測特徵定位相似度資訊icp演算法立體匹配三維人臉合成
【學位授予單位】：華東師範大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2009
【分類號】：tp391.41
【目錄】：摘要6-8abstract8-15第一章緒論15-351.1課題研究的背景和意義16-181.
2人臉識別技術的發展動態18-241.3國內外常用人臉影象資料庫及應用研究情況24-281.4課題研究的主要內容及主要貢獻28-30參考文獻30-35第二章立體測量的基本原理35-492.
1引言352.2立體視覺及深度求解35-382.3建立對應關係38-432.
4ccd攝像機幾何成像模型43-462.5本章小結46參考文獻46-49第三章魯棒的搜尋立體影象匹配點演算法49-753.1引言493.
2迭代最近點演算法(icp)49-543.3基於區域相關的匹配點搜尋54-653.4基於人臉特徵的匹配點搜尋演算法65-713.
5頻域匹配演算法71-733.6本章小結73參考文獻73-75第四章特徵定位及三維人臉重建75-1004.1引言75-764.
2影象預處理764.3人臉邊緣提取76-824.4基於單張**的三維人臉重建82-854.
5三維重建中的一些常用演算法85-974.6本章小結97-98參考文獻98-100第五章人臉特徵模型配準研究100-1295.1引言100-1015.
2主成分析法及三維人臉識別中應用101-1065.3線性判別分析法及三維人臉識別中應用106-1105.4人臉的gabor特徵提取110-1165.
5支援向量機分類器116-1215.6點集距離度量121-1245.7本章小結124參考文獻124-129第六章三維人臉識別系統設計129-1896.
1引言1296.2系統設計129-1326.3系統硬體結構132-1516.
4系統軟體流程151-1786.5擴充套件功能178-1866.6本章小結186-187參考文獻187-189第七章實驗結果分析189-1997.
1引言1897.2三維識別效果189-1927.3系統魯棒性研究192-1947.
43d人臉識別和2d人臉識別比較194-1977.5識別速度比較1977.6本章小結197-198參考文獻198-199第八章總結與展望199-2048.
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