[发明专利]一种异质三维人脸识别方法有效
申请号: | 201511025575.X | 申请日: | 2015-12-30 |
公开(公告)号: | CN105404883B | 公开(公告)日: | 2018-08-14 |
发明(设计)人: | 赵启军;陈虎 | 申请(专利权)人: | 四川川大智胜软件股份有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
代理公司: | 四川力久律师事务所 51221 | 代理人: | 熊晓果;王芸 |
地址: | 610045 四*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 三维 识别 方法 | ||
1.一种异质三维人脸识别方法,其特征在于,包括:
步骤一、对第一三维人脸采集设备采集到的第一三维人脸数据进行重采样,提取所述第一三维人脸数据的第一几何特征和第一纹理特征;
步骤二、对第二三维人脸采集设备采集到的第二三维人脸数据进行重采样,提取所述第二三维人脸数据的第二几何特征和第二纹理特征;其中,所述步骤一和步骤二不分先后顺序;
步骤三、对所述第一几何特征和第二几何特征进行几何特征比对,对所述第一纹理特征和第二纹理特征进行纹理特征比对;
步骤四、根据所述几何特征比对结果和所述纹理特征比对结果,将两者融合得到最终的比对识别结果。
2.根据权利要求1所述的异质三维人脸识别方法,其特征在于,步骤一和步骤二中对三维人脸数据进行重采样包括密度重采样的步骤,具体为:
将三维人脸数据三角网格化;
选取三维人脸中至少3个特征点为参照点,通过相似变换将三维人脸数据进行对齐;
按照预设的点云密度进行重采样。
3.根据权利要求1所述的异质三维人脸识别方法,其特征在于,步骤一和步骤二中对三维人脸数据进行重采样包括精度重采样的步骤,具体为:
对三维人脸数据的深度值进行再量化,将量化后的深度值按照指定量化间隔取值。
4.根据权利要求1所述的异质三维人脸识别方法,其特征在于,所述第一几何特征、第二几何特征为三维人脸姿态及表情鲁棒几何特征。
5.根据权利要求1所述的异质三维人脸识别方法,其特征在于,所述第一纹理特征、第二纹理特征为三维人脸姿态及表情鲁棒纹理特征。
6.根据权利要求1所述的异质三维人脸识别方法,其特征在于,步骤三具体为:
根据提取的三维人脸几何特征,计算第一三维人脸和第二三维人脸之间的相似度;
根据提取的三维人脸纹理特征,计算第一三维人脸和第二三维人脸之间的相似度。
7.根据权利要求1所述的异质三维人脸识别方法,其特征在于,所述步骤四中采用相似度融合或者决策融合方式,将所述几何特征比对结果和所述纹理特征比对结果融合得到最终的比对识别结果。
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