论文摘要
三维人脸识别技术是当前生物特征识别技术中的研究热点,具有巨大的发展潜力和广阔的应用空间。因为真实的三维信息与视角以及光照条件无关,所以与二维人脸识别方法相比,三维人脸识别技术具有更高的精确度,且能克服二维人脸识别中存在的若干问题。本文提出一个精确、高效的全自动三维人脸识别框架。主要解决了三维人脸姿态的规范化,通过改进已有的轮廓线提取算法和ICP方法,我们高效、准确地提取了三维人脸模型的对称轮廓线,并利用对称轮廓线作为拒绝分类器,实现了在三维人脸库中的快速检索。本文通过切割三维人脸模型、估计三维人脸姿态、提取三维人脸对称轮廓线以及定位三维人脸特征点等几个步骤,实现了三维人脸模型的全自动处理和识别。
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提要第一章 绪论1.1 背景介绍1.1.1 基于PCA 的方法1.1.2 基于特征的方法1.1.3 基于点信号的方法1.1.4 基于ICP 的方法1.2 本文的研究背景与内容安排第二章 三维人脸面具2.1 鼻尖点定位2.2 三维人脸面具2.2.1 测地距离的计算2.2.2 测地面具2.3 人脸姿态估计第三章 特征定位3.1 镜像测地面具3.2 模型配准3.2.1 模型配准概述3.2.2 测地面具配准3.3 对称轮廓线提取与特征点定位第四章 相似性比较4.1 Hausdorff 距离4.1.1 Hausdorff 距离4.1.2 部分Hausdorff 距离4.1.3 基于平均值的Hausdorff 距离4.1.4 改进的Hausdorff 距离4.2 相似性度量4.3 实验结果第五章 总结与展望参考文献摘要ABSTRACT致谢
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标签:人脸识别论文; 三维人脸论文; 轮廓线论文; 测地距离论文;