【摘 要】
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随着社会生活的数字化和网络化,身份认证的重要性日益明显。人脸识别作为最具有发展潜力的生物特征识别方法之一,已成为应用数学与高新技术紧密结合的热点研究课题。三维人脸
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随着社会生活的数字化和网络化,身份认证的重要性日益明显。人脸识别作为最具有发展潜力的生物特征识别方法之一,已成为应用数学与高新技术紧密结合的热点研究课题。三维人脸识别采用的数据反映了人脸的几何形状信息,能够解决二维人脸识别中受光照、姿态等影响的问题,逐渐成为生物特征识别领域中的前沿问题。本论文主要研究三维人脸识别中基于Range图像的人脸特征提取算法,分为人脸特征点的提取、鼻子眉骨轮廓线的提取和人脸正面轮廓线的提取三大部分。对于特征点提出了基于人脸局部曲面曲率性质的提取算法。首先通过形态学梯度算子实现特征点的粗定位,然后结合粗定位点邻域内的曲率性质,利用区域生长法确定特征点局部区域,最后根据各特征点特有的性质构造滤波器,完成内、外眼角、鼻尖、眉心等10个特征点的精定位。在鼻子眉骨轮廓线的提取算法中,结合定位的特征点确定出人脸分割平而,提取出该平面与人脸的交线,与通过梯度算子检测出的鼻子下侧轮廓线合并,得到鼻子眉骨轮廓线。对于人脸正面轮廓线,首先利用形态学方法提取该轮廓线,其中包括角点检测等预处理算法。最后提出了基于该特征线的脸型判别算法,利用该算法能够快速地将脸型不同的人区分开来,提高了三维人脸识别系统的效率。本文提出的特征提取算法已在FRGC (v2.0)数据库和BJUT-3D-R1数据库上进行了实验,均得到了较好的效果。
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