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1、基于kinect的3D人脸识别技术摘要在2D人脸识别技术不断发展的今天，深度学习的出现让2D人脸识别技术的准确率已经达到了97.54%，2D技术的发展空间越来越小。而随着3D技术也越来越成熟，将3D技术融合到人脸识别技术中是一种新的发展方向。而现阶段，kinect这种体积轻巧，价格便宜，捕获3D数据效率高而且分辨率不低的设备成了许多研究人员的研究对象。在本文中我们也利用了kinect设备完成了一个基于kinect的3D人脸识别研究的过程。首先通过kinect设备采集了一批数据，接着实现了一种基于熵图和显著性
2、图，利用HOG特征算子，和随机森林分类器和SVM分类器进行识别的算法系统。通过我们的实验，利用随机森林分类器实现的分类器准确率只有73%，而利用SVM分类器达到的准确率有83.19%。但是因为采集数据的范围小，以及算法的不完善性，我们的系统还有很大的提升空间。关键词：kinect，RGB-D，显著性，熵图，随机森林，SVM，人脸识别AbstractWiththefastdevelopmentofthefacerecognitionbased2Ddata,thedeeplearningtechnologyma
3、kestheaccuracyofthefacerecognitionbased2Ddatahavereachedin97.54%andthedevelopmentofthe2Dtechnologyinfacerecognitionhasreachedthebottleneck.However,withthe3Dtechnologybecomingmoreandmoremature,itisanewdevelopmentdirectiontofusethe3Dtechnologyintofacerecogni
4、tiontechnology.Inthemeanwhile,theKinectwhichisportable,inexpensiveandhashighcapturingrateandmoderatedefinitionbecomestheresearchobjectofmanyresearchers.Inourpaper,weusedtheKinectequipmenttofinishaprojectwhichisaboutfacerecognitionbased3Ddata.Firstofall,wec
5、ollectedenoughRGB-DdatausingKinect.Thenweimplementedthealgorithmsystemwhichisbasedtheentropymapandthevisualsaliencymap,getsthefeaturevectorusingtheHOGdescriptorandusingrandomdecisionforestandsupportvectormachinetoclassifythedata.Theresultofourexperimentisn
6、otverywell.Theaccuracyoftherecognitionwithrandomdecisionforestclassifierreachesonly73%.However,theaccuracyoftherecognitionwithsupportvectormachinereaches83.19%.Becauseofthesmallscaleinthedatabaseandtheimperfectalgorithm,oursystemcanstillmakegreatprogress.K
7、eywords:Kinect,RGB-D,salience,entropy,RDF,SVM,facerecognition1，绪论1.1研究背景随着人们对人工智能，机器学习算法的研究的不断深入，其分支领域中的计算机视觉中的人脸识别技术也得到了充分的发展和巨大的进步。并且随着技术的日益成熟，他已经逐渐应用到人们的日常生活之中，例如手机上的人脸识别解锁，或者是公安系统的人脸识别追踪等包含身份鉴定，电子商务，视频监控，人机交互，企业安全与管理，信息安全，刑事侦破，出入口控制等各方面领域。然而现阶段的人脸识别的主要
8、技术全是基于RGB的2D图像，当香港中文大学的汤晓鸥教授带领自己的团队利用卷积神经网络（CNN）实现了人脸识别在LFW数据库上的正确率高达97.45%【1】的时候，代表着2D人脸识别技术已经逐渐走向技术的终点。基于RGB的2D人脸识别技术会受到光照，姿势，表情，伪装等各种不利因素的影响，对于一张给定的图像来说，能够选择一个好的算法摒除这些不利因素的理想至关重要。然而，由于固有的2D图像的信息缺失性，现今还没有一个
