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三维人脸识别算法简述
编辑:深圳市华诺安科技有限公司   时间:2018-03-21

       近年来,提出了一种基于几何不变特征的三维人脸识别算法。该算法的关键思想是面部表面的结构,对于等距变形(例如由面部表情导致的变形)不变。构建几何不变量的关键阶段之一是测量三角形表面上的距离,这是通过在三角域(FMTD)上快速前进来实现的。这里提出的是一种方法,该方法仅使用表面的度量张量来测量距离。当与用于面部表面采集的光度立体相结合时,它允许在不重建3D表面的情况下构建面部的弯曲变体表示。


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       第一种人脸识别方法使用关键点(如眼睛,鼻子和嘴巴)的几何形状及其几何关系(角度,长度,比率等)。1991年,Turk和Pentland应用主成分分析(PCA)面对成像。这已经被称为特征脸算法,并且现在是人脸识别中的一个黄金标准。后来,提出了使用类似想法的特征脸的算法。然而,所有2D(基于图像的)人脸识别方法对照明条件,头部方向,面部表情和化妆。二维方法的这些局限性直接源于二维图像中包含的关于面部的有限信息。最近,显而易见的是,由于3D信息是视点和光照条件独立的,即缺少2D方法的“内在”弱点,因此使用脸部的3D数据可以有很大的帮助。戈登表明,结合正面和剖面视图可以提高识别的准确性。


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