几何特征融合的三维人脸识别研究

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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己经发表的研究成果，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)：细矿为I悼r月歹2，日厦『]大学学位论文著作权使用声明I燃料攀本人同意厦门大学根据《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

2、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：()i．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。(、J)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

3、论文，均适用上述授权。)声明人(签名)：姿伊一啤歹月)】，日人脸识别凭借其友好、便捷、隐蔽性等优势成为生物识别领域的热点研究课题之一。经过近50年的发展，基于二维图像的人脸识别技术日趋成熟，但受限于二维图像的数据形式，二维人脸识别技术无法解决姿态、光照问题，三维人脸识别的提出有望解决二维人脸识别的瓶颈问题。课题组在前期对基于双目立体视觉的人脸点云数据获取技术以及几何特征的提取进行了研究，取得了较好的成果。为了使获得的三维人脸模型更加光顺以提高最终的识别率，本文进一步研究了点云去噪算法，并提取更多的几何特征进行融合识别。本文主要工作如下：(1)三维人脸数据获取以及点云去噪。针对获取的点云数据

4、存在的噪声问题，本文提出利用点云双边滤波技术对采集的三维人脸数据库XMU．3DFED去噪，实验表明了双边滤波算法对小尺度噪声具有很好的去除效果，并且滤除噪声的同时能较好的保持人脸的表面特征。(2)三维人脸模型预处理。针对三维人脸点云数据存在无用数据、姿态等问题，本文分别进行人脸区域裁切，人脸姿态校正以及三维曲面重建。另外，本文针对三维点云配准算法ICP存在的低效耗时问题，提出用KD．tree和Delaunay剖分两种方法来进行改进，实验表明了两种方法在很大程度上提高了ICP的效率。(3)提取三种新的几何特征。本文主要提取两大类几何特征，第一类是由鼻子等刚性区域提取的曲率、体积、距离、角度共

5、13维的几何特征G；第二类是在等距测地轮廓线上的点与鼻尖点组成的三角面片上提取距离特征D、面积特征S、角度特征A三种特征。实验表明了新提取的三种特征进一步提高了人脸的区分能力。(4)给出几何特征融合的实验系统。在上述工作的基础上，本文对提取的两大类特征进行了决策级融合以用于人脸识别，在XMU．3DFED和ZJU．3DFED上进行了测试。实验表明了用决策级融合后的识别率优于单一特征的识别率，在ZJU．3DFED上，几何特征G与距离特征D融合后的识别率最高，在Rankl上比单特征最佳识别率提升了5个百分点，Rank3识别率达到了97．14％。关键字：三维人脸识别；点云去噪；几何特征；特征融合A

6、bstractFacerecognitiontechnologyhasbecomeoneofthemostpopulartopicsinthefieldofbiometricrecognitionduetoitsfriendly,convenience，concealment．Afteralmostfivedecadesofdevelopment，thefacerecognitionbasedon2Dimagehasmadelotsofachievementsandbecomemoreandmoremature．However,the2DfacerecognitionCan’tsolvet

7、heproblemsofpostureandlightvariationbecauseofthedataformatof2Dimage．3Dfacerecognitionissupposedtoprovideanopportunityforovercomingtheproblems2Dfacerecognitionfacedwith．Ourgrouphasdonelotsofworkabout3dfacedataacqu