一种基于稀疏表示与多特征点的三维人脸识别方法

一种基于稀疏表示与多特征点的三维人脸识别方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于稀疏表示与多特征点的三维人脸识别方法，步骤(一)在尺度空间中提取三维人脸扫描数据中的特征点并对其进行描述；步骤(二)根据步骤(一)中确定的待测人脸的三维数据特征构建三维人脸数据库；步骤(三)运用步骤(一)提取得到待测人脸的特征描述算子集合，在步骤(二)中所确定的三维人脸数据库比较以确定待测人脸身份的方法。本发明所示的三维人脸识别方法选取固定列数的特征描述算子构建子字典，并进行稀疏滤波，从而提高识别效率与精确度，可用于对身份识别有严格要求的场合，解决了三维人脸扫描数据中存在的人脸部分缺失、表情变化大、面部被遮挡等问题。
【专利说明】一种基于稀疏表示与多特征点的三维人脸识别方法【技术领域】
[0001]本发明涉及一种基于稀疏表示与多特征点的三维人脸识别方法，属于模式识别领域，可应用于对身份识别要严格要求的场合。
【背景技术】
[0002]人脸识别(Face Recognition),作为计算机生物特征(Biometric)识别技术中的典范一直受到社会各界及各个科学领域的广泛关注，其已经不再仅仅作为计算机视觉研究性的课题。随着社会硬件技术和视频监控技术的发展，许多监控及鉴别领域需要精准及快速的身份确认技术:在国外人脸识别技术应用于国家重要部门及军事区国防区等安防部门，在国内这一项技术也被广泛地应用于公安，交通，金融以及物业管理等领域，随着近年来新媒体技术带动的人机交互热潮以及简易计算机摄像头在社会民众间的逐渐普及，人们逐渐将人脸识别看成是一种人机交互的方式，将其运用于网络或新媒体交互产品也是今后一个发展新媒体技术的切入点。
[0003]目前已经有能够获取目标三维信息的深度摄像机，随着各种三维摄像机和打印机在工程界的热议和发展，带有深度信息的三维摄像机已经成为了未来摄像相机硬件发展的趋势，现在生物特征界已经有一批学者在进行三维人脸识别研究。和通过普通摄像头获取人脸数据不同，三维人脸数据获取的是目标信息的三维形状，而不再是目标信息的色彩图，所以和普通的二维人脸识别相比，三维人脸识别相对于光照以及遮挡等问题并不敏感，在不同的光照和遮挡下也做到较高的识别率，故应用范围及效果更佳。
【发明内容】

[0004]本发明的目的在于提供一种基于稀疏表示与多特征点的三维人脸识别方法，其针对三维人脸扫描数据中存在的人脸部分缺失、表情变化大、面部被遮挡等问题，通过三维人脸数据上局部特征描述算子的确定以及多特征点稀疏表示(3DMKDSRC)，从而建立了一种精确、快速的三维人脸识别方法。
[0005]为达到上述目的，本发明的解决方案是:
[0006]一种基于稀疏表示与多特征点的三维人脸识别方法:
[0007](一 )确定待测人脸的三维数据特征:
[0008](I)定义人脸网状结构M包含顶点数据{V}与边缘数据{E}，V为各顶点在三维空间中的具体坐标，E为包含所有两两相连的顶点对，对人脸网状结构M构建平滑尺度空间:在建立k个尺度空间的过程中，选取k个不同大小的σ值，对顶点数据{V}进行平滑操作，
得到k组顶点数据集，所述k个不同大小的。值通过
【权利要求】
1.一种基于稀疏表示与多特征点的三维人脸识别方法，其特征在于:(一)确定待测人脸的三维数据特征:(1)定义人脸网状结构M包含顶点数据{V}与边缘数据{E}，V为各顶点在三维空间中的具体坐标，E为包含所有两两相连的顶点对，对人脸网状结构M构建平滑尺度空间:在建立k个尺度空间的过程中，选取k个不同大小的σ值，对顶点数据{V}进行平滑操作，得到k组顶点数据集，所述k个不同大小的。值通过
2.根据权利要求1所述的三维人脸识别方法，其特征如下:所述步骤(一)中，顶点数据{V}进行平滑操作如下:(1-1)确定所需创建的尺度空间的个数k，并选取用于创建k个尺度空间的基准值0(|;(1-2)分别确定k个尺度空间对应的σ估计值，第s个尺度空间对应的σ的估计值
3.根据权利要求1所述的三维人脸识别方法，其特征在于:所述步骤(3-1)中，选取直方图中的最高峰值以及大于最高峰值的t%的峰值作为正则方向；所述步骤(3-2)中，直方图中各项权重为到点P的测地距离的高斯权重。
4.根据权利要求3所述的三维人脸识别方法，其特征在于:所述步骤(3-4)中，r取值为9 σ s，h取值为360，t取值为80，q取值为9。
5.根据权利要求1所述的三维人脸识别方法，其特征在于:所述步骤(1)中，通过确定f与D中的每一列的内积而确定相似度。
6.根据权利要求5所述的三维人脸识别方法，其特征在于:所述步骤(1)中，L根据实际运算速度在200到1000内选取。
7.根据权利要求1所述的三维人脸识别方法，其特征在于:所述步骤(II)中，系数向量X的稀疏度通过公式
8.根据权利要求1所述的三维人脸识别方法，其特征在于:重构误差经由

【文档编号】G06K9/46GK103984920SQ201410172494
【公开日】2014年8月13日 申请日期:2014年4月25日 优先权日:2014年4月25日
【发明者】张 林, 丁志轩, 李力达, 李宏宇, 沈莹 申请人:同济大学