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解决3D人脸识别技术问题 3D人脸识别将大行其道
2019-05-20 11:48:40 来源：
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[摘要]人脸识别是指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术，其可以定义为：输入查询场景中的静止图像或者视频，使用人脸数据库识别或验证场景中的一个人或者多个人，通常
(2)拍摄角度以及图像清晰度，如果成像距离较远，或者图像序列分辨率较低，可能会导致人脸图像清晰度差而无法被正确检测。
(3)人脸图像中可能存在的遮挡物，场景中的人脸图像可能由于眼镜、帽子等遮挡物而影响检测结果，除此之外，刘海、胡子的变化等也可能对人脸图像造成影响。
(4)人脸复杂的细节变化，人脸的成像可能会由于表情的变化而略有不同，此外，人脸图像的角度旋转也影响人脸检测的正确检测率。
2. 人脸图像预处理
预处理是指在进行人脸识别前，为了提高识别率，通过图像处理技术对检测得到的人脸图像进行的一系列图像质量提高。这些处理主要包括灰度校正、噪声过滤、光线补偿、直方图均衡化、归一化等。
3.人脸特征提取
人脸特征提取是对人脸进行特征建模的过程，提取方法主要分为两大类：基于知识的表征方法和基于代数特征或统计学习的表征方法。目前人脸识别技术中使用的人脸特征主要包括视觉特征、人脸图像变换系数特征，人脸图像代数特征等。其中基于知识的表征方法主要是根据人脸五官的形状描述以及它们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常是使用特征点间的欧几里得距离、曲率或角度等。基于几何特征的表征方法是指利用人脸五官之间的结构关系的几何描述进行人脸表征的方法。
4.人脸匹配与识别
匹配与识别是指利用上一步提取到的人脸特征，与样本库中存储的特征模板进行搜索匹配，在这个过程中，需要预先定义一个阈值，当相似度超过该阈值，则输出匹配结果。
人脸识别技术的研究现状
人脸识别方法大致可以分为两类：基于2D人脸图像的人脸识别和基于3D人脸图像的人脸识别。其中，基于2D人脸图像的人脸识别算法概括起来人脸识别方法主要分为以下几个大类：1. 基于模板匹配的方法，其中模板可以使用固定模板和可变模板；2. 基于知识的方法；3. 基于统计学习的方法。
近些年，利用3D人脸信息提高识别性能得到越来越多的关注。三维人脸识别是指将采集获得的待识别对象的脸部三维形状数据作为识别依据，与库中已知身份的脸部三维形状数据进行匹配，然后得出待识别对象身份的过程。
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