对表情鲁棒的面部轮廓线3维人脸识别

摘要：

目的 表情变化是3维人脸识别面临的主要问题.为克服表情影响,提出了一种基于面部轮廓线对表情鲁棒的3维人脸识别方法.方法 首先,对人脸进行预处理,包括人脸区域切割、平滑处理和姿态归一化,将所有的人脸置于姿态坐标系下;然后,从3维人脸模型的半刚性区域提取人脸多条垂直方向的轮廓线来表征人脸面部曲面;最后,利用弹性曲线匹配算法计算不同3维人脸模型间对应的轮廓线在预形状空间(preshape space)中的测地距离,将其作为相似性度量,并且对所有轮廓线的相似度向量加权融合,得到总相似度用于分类.结果 在FRGC v2.0数据库上进行识别实验,获得97.1％的Rank-1识别率.结论 基于面部轮廓线的3维人脸识别方法,通过从人脸的半刚性区域提取多条面部轮廓线来表征人脸,在一定程度上削弱了表情的影响,同时还提高了人脸匹配速度.实验结果表明,该方法具有较强的识别性能,并且对表情变化具有较好的鲁棒性.

关键词：3维人脸识别、表情变化、面部轮廓线、预形状空间、测地距离

所属期刊栏目：20

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目51175081;教育部博士点基金项目20130092110027

在线出版日期：2015-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：332-339