基于三维几何特征与深度特征的人脸识别研究

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1、厦门大学学位论文原创性声明本人呈交的学位论文是本人在导师指导下，独立完成的研究成果。本人在论文写作中参考其他个人或集体已经发表的研究成果，均在文中以适当方式明确标明，并符合法律规范和《厦门大学研究生学术活动规范(试行)》。另外，该学位论文为(计算机视觉)课题(组)的研究成果，获得(计算机视觉)课题(组)经费或实验室的资助，在(雷蕴奇)实验室完成。(请在以上括号内填写课题或课题组负责人或实验室名称，未有此项声明内容的，可以不作特别声明。)声明人(签名)：像立生矽l弓年j-月zgEl融学学位论文著作权使脚～／／／型ll／I／／／I／I／／／惝／／

2、／／／BN／／／／／／／／／／／／／／／／本人同

3、意厦门大学根据《中华人民共和国学位条例暂行实施办法》等规定保留和使用此学位论文，并向主管部门或其指定机构送交学位论文(包括纸质版和电子版)，允许学位论文进入厦门大学图书馆及其数据库被查阅、借阅。本人同意厦门大学将学位论文加入全国博士、硕士学位论文共建单位数据库进行检索，将学位论文的标题和摘要汇编出版，采用影印、缩印或者其它方式合理复制学位论文。本学位论文属于：()1．经厦门大学保密委员会审查核定的保密学位论文，于年月日解密，解密后适用上述授权。(√)2．不保密，适用上述授权。(请在以上相应括号内打“√”或填上相应内容。保密学位论文应是已经厦门大学保密委员会审定过的学位论文，未经厦门大学保密委

4、员会审定的学位论文均为公开学位论文。此声明栏不填写的，默认为公开学位论文，均适用上述授权。)声明人(签名)：伪、童生加I弓年j-月28日摘要人脸识别技术是模式识别和人工智能领域的研究热点之一。基于二维图像的人脸识别技术经过半个多世纪的发展，已经取得了一定的研究成果。受限于所采用的数据形式，二维人脸识别方法不可避免地受到环境和人脸本身等因素的影响。本课题组前期做了大量基于双目立体视觉技术获取三维人脸数据的工作，并在此基础上研究了三维人脸特征的提取方法和识别技术，取得了一定的成果。但课题组尚未对深度图的多种有效特征进行很好的结合，因此，本文主要研究人脸点云的三维几何特征提取以及基于深度图特征的融

5、合识别方法。在对比实验的基础上，验证了融合策略的识别效果。本文的主要研究内容和工作总结如下：(1)三维数据获取与几何特征识别。研究了多种适用于人脸场景的立体匹配算法，利用对比实验分析不同方法的匹配效果。采用金字塔结构和改进的秩变换方法快速获取较高精度的人脸致密视差图，得到具有良好表达能力的三维人脸点云数据。最后根据深度信息准确提取人脸中分轮廓线和鼻尖横切轮廓线，并在两条轮廓线上定位出十三个人脸关键点。计算人脸区域中的曲率、体积、距离、角度共13维的几何特征。在ZJU．3DFED库上，基于几何特征的识别率达到了87％。(2)研究了深度图上基于全局特征与局部特征方法的识别效果。横向对比了四种特征

6、提取方法的识别率及适用的场景。全局特征上，对比了Eigenface与Fisherface方法；局部特征则研究了Gabor与LBP作为人脸表征的识别效果。在3DFACE—XMU库，ZJU．3DFED库以及Texas等数据库上验证了四种典型方法的识别率。实验表明单一的特征在不同程度上都存在一定的局限性。其中LBP和Fisherface方法在三个数据库的整体识别结果中表现较好。(3)提出识别算法互补率的定义。对每一种识别方法在三个数据库中的识别结果进行统计，考察不同识别算法在数据库中分类出错样本的分布情况。提出互补率C的计算方法，并把互补率作为算法之间互补程度的评价标准。最后计算了四种单特征算法两

7、两之间的互补率，结果表明LBP和Fisherface方法在三个数据库上的互补率最高，达到了55．4‰基于三维几何特征与深度特征的人脸识别研究(4)设计特征融合实验以提高识别率。提出LBP和Fisherface方法的决策级融合与特征级融合策略。采用决策融合的识别率对比单一特征的识别率，在三个数据库上都有不同程度的提升，其中3DFACE．XMU上的识别率达到了99．3％。关键字：人脸识别；双目立体视觉；三维几何特征；深度图；多特征融合AbstractFacerecognitiontechnologyisoneofthemostpopulartopicsinthefieldofpaRemrecog

8、nitionandartificialintelligence．Thealgorithmbasedon2Dimagehasmadecertainachievementsaftermorethanhalfacenturyofdevelopment．Butthe2Dmethodsareinevitablyaffectedbymanyfactors，suchastheimageacquisitionenvironm