【摘 要】
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三维人脸识别技术是一种应用广泛的身份认证技术,在安防、网络支付等领域都有着成熟的应用,其中,基于深度学习的三维人脸识别技术表现突出。一种好的三维人脸识别方法应该对人脸表情的变化有足够的鲁棒性,这就需要在训练过程中有大量的多种表情下的三维人脸数据。然而,由于难以获得三维人脸数据以及一些三维人脸数据缺乏准确性,三维人脸识别技术的发展遇到了比较大的阻碍。通过对已有的三维人脸进行变形来对三维人脸数据进行扩
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三维人脸识别技术是一种应用广泛的身份认证技术,在安防、网络支付等领域都有着成熟的应用,其中,基于深度学习的三维人脸识别技术表现突出。一种好的三维人脸识别方法应该对人脸表情的变化有足够的鲁棒性,这就需要在训练过程中有大量的多种表情下的三维人脸数据。然而,由于难以获得三维人脸数据以及一些三维人脸数据缺乏准确性,三维人脸识别技术的发展遇到了比较大的阻碍。通过对已有的三维人脸进行变形来对三维人脸数据进行扩充,成为了解决三维人脸数据缺少的问题的一种途径。本文介绍了当前主流的三维人脸变形方法,基于前人的研究,提出了一种基于解耦表示学习的三维人脸变形方法,并基于该方法设计了一个三维人脸采集系统,为解决三维人脸数据不足的问题提供了有效的途径。本文的主要工作如下:第一,本文针对中性表情人脸样本不足的问题,提出了一种基于区域重组的三维人脸样本扩充方法和基于插值法的三维人脸样本扩充方法,该方法结合了两种数据扩充方法的优点,既能使生成的人脸具有足够的身份特征多样性,在人脸的细节处的表现也更好。这种方法能够生成多数量、高质量的三维人脸样本,扩充中性表情三维人脸,为研究三维人脸变形提供了大量的中性三维人脸样本。第二,本文对基于VAE网络的三维人脸解耦表示算法进行了研究和改进。为了得到更好的三维人脸解耦表示效果,本文对网络的输入方式和卷积方式上做了改进,并将算法运用到三维人脸变形当中。该方法能够将一个三维人脸解耦成为身份和表情两大特征,对表情特征进行改变后,再和身份特征进行融合,可以得到变形后的三维人脸。这种方法能够在尽可能保持身份特征不变的情况下对三维人脸进行变形,生成逼真的变形后的三维人脸,为三维人脸识别研究提供大量且有效的数据基础。本文在公开数据库上,设计了与另外三个变形模型的对比实验,在三维人脸变形的几个评估指标的表现上都更优,证实了本文提出方法的可行性。第三,本文在三维人脸变形算法的基础之上,设计了一个基于三维人脸变形方法的三维人脸采集系统。该系统使用三维相机进行拍摄并建模,然后对三维人脸进行变形,达到采集一次人脸,存储多个不同表情的三维人脸模型的效果,能够从有限的采集到的三维人脸数据集中大幅扩充三维人脸数据。本文还在系统实现过程中开发了一种基于事件响应机制的高并发服务器框架,该框架在多个指标上都优于当前的主流高并发服务器框架,在性能上表现优异。
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