[发明专利]三维人脸识别方法和系统

权利要求书

1.一种三维人脸识别方法，包括如下步骤：

通过三维面部参考模型对输入的双目视觉图像对进行姿态估计，以得到姿态参数和三维面部参考模型相对所述双目视觉图像对的虚拟图像对；

以所述虚拟图像对为先验信息重建所述双目视觉图像对的面部深度图像；

根据所述姿态参数检测所述面部深度图像中特征点所对应的局部网格尺度不变特征描述符；

根据所述检测得到的局部网格尺度不变特征描述符和附带类别标注的训练数据生成所述双目视觉图像对的识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过三维面部参考模型对输入的双目视觉图像对进行姿态估计，以得到姿态参数和三维面部参考模型相对所述双目视觉图像对的虚拟图像对的步骤包括：

获取输入的双目视觉图像对；

对三维面部参考模型进行投影得到与所述双目视觉图像对姿态一致的虚拟图像对；

根据三维面部参考模型和虚拟图像对进行姿态估计得到所述输入的双目视觉图像对的姿态参数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以所述虚拟图像对为先验信息重建所述双目视觉图像对的面部深度图像的步骤包括：

根据双目视觉图像对和虚拟图像对之间的对应关系运算得到人脸视差值；

将所述人脸视差值结合拍摄所述双目视觉图像对的摄像机标定参数得到粗略深度结果；

以虚拟图像对作为先验信息得到双目视觉图像对中面部像素的被遮挡情况，根据所述面部像素的被遮挡情况进行优化处理，以得到精细深度结果；

由所述粗略深度结果和所述精细深度结果形成所述双目视觉图像对的面部深度图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述姿态参数检测所述面部深度图像中特征点所对应的局部网格尺度不变特征描述符的步骤之前，所述方法还包括：

根据形状索引值和形状带对所述面部深度图像进行面部分割，以得到若干个面部区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述姿态参数检测所述面部深度图像中特征点所对应的局部网格尺度不变特征描述符的步骤包括：

对所述面部分割得到的若干个面部区域进行计算以得到所述面部区域中包含的三维面部网格；

检测所述三维面部网格中的特征点；

根据双目视觉图像对的姿态参数计算所述检测得到的特征点对应的局部网格尺度不变特征描述符。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述检测得到的局部网格尺度不变特征描述符和附带类别标注的训练数据生成所述双目视觉图像对的识别结果的步骤包括：

获取附带类别标注的训练数据，由所述附带类别标注的训练数据提取得到每一样本所对应的视觉编码；

根据所述检测得到的局部网格尺度不变特征描述符得到表示所述双目视觉图像对的视觉编码；

对所述双目视觉图像对的视觉编码和每一样本所对应的视觉编码进行计算，并根据得到的计算结果生成所述双目视觉图像对的识别结果。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述双目视觉图像对的视觉编码和每一样本所对应的视觉编码进行计算，并根据得到的计算结果生成所述双目视觉图像对的识别结果的步骤包括：

计算所述双目视觉图像对的视觉编码和每一样本所对应的视觉编码之间的欧氏距离；

从计算得到的欧氏距离中提取得到最小欧氏距离；

获取所述最小欧氏距离所在样本所对应的视觉编码，并提取所述视觉编码附带的类别标注，所述提取得到的类别标注即为所述双目视觉图像对的识别结果。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述检测得到的局部网格尺度不变特征描述符和附带类别标注的训练数据生成所述双目视觉图像对的识别结果的步骤之前，所述方法还包括：

通过局部网格尺度不变特征描述符构建以新增用户的双目视觉图像对为样本的类别标注和视觉编码。