基于不变性特征的三维人脸识别研究的中期报告.docx

基于不变性特征的三维人脸识别研究的中期报告 1. 研究背景 当前，随着计算机技术的不断发展，人脸识别技术已经广泛应用于安全防范、身份认证、娱乐游戏等领域。然而，传统的人脸识别技术在一些特殊情况下，如光照、表情、口罩等因素的影响下，容易出现误识别或者无法识别等问题，限制了其在实际应用中的使用。因此，基于不变性特征的人脸识别技术已成为当前人脸识别领域的研究热点之一。 2. 研究内容 本文研究基于不变性特征的三维人脸识别技术，通过对三维人脸模型的分析和处理，提取出人脸的不变性特征，以此实现人脸识别的稳定性和准确性。具体研究内容包括以下几个方面： 2.1 三维人脸建模 首先，我们需要对人脸进行建模，构建一个精确的三维人脸模型。通过三维扫描仪等设备采集人脸数据，采用基于三维网格的建模方法对人脸进行精细化建模。 2.2 不变性特征提取 接下来，我们需要提取出人脸的不变性特征。通过对三维人脸模型进行几何分析和形态学分析，从人脸模型中提取出代表不变性特征的关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等特征点，以及不变性曲面，如额头、下巴、颈部等等。 2.3 特征匹配与识别 最后，我们通过特征匹配算法，将提取的不变性特征与数据库中的人脸特征进行比对，实现人脸的识别。基于不变性特征的人脸识别算法具有较强的抗干扰能力，能够有效应对光照、表情等因素的影响。 3. 研究进展 目前，我们已经完成了三维人脸建模和不变性特征提取的研究，并对特征匹配算法进行了初步探索。通过实验数据的分析，基于不变性特征的三维人脸识别技术在光照变化、表情变化等因素的影响下，具有明显的优势。在后续的研究中，我们将进一步完善特征匹配算法，提高人脸识别的准确率和稳定性。 4. 参考文献 [1] Chang J, Cao G L, Cao X Y, et al. Face recognition using 3D facial landmarks[C]//2016 IEEE International Conference on Signal Processing, Communications and Computing (ICSPCC). IEEE, 2016: 1-5. [2] Shan Z Y, Hu Y, Liang X, et al. Robust and Efficient 3D Face Recognition by Learning Local Shape Descriptors[C]//International Conference on Pattern Recognition (ICPR). Springer, Cham, 2016: 603-608. [3] Yang W, Fang C H, Feng Z J. 3D face recognition with point descriptors and discriminant analysis[C]//Proceedings of the 19th ACM international conference on Multimedia. ACM, 2011: 689-692.