[发明专利]一种弱化表情形变影响的三维人脸识别方法有效

专利信息
申请号: 200710071538.1 申请日: 2007-09-25
公开(公告)号: CN101131730A 公开(公告)日: 2008-02-27
发明(设计)人: 潘纲;王跃明;吴朝晖 申请(专利权)人: 浙江大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62
代理公司: 杭州天勤知识产权代理有限公司 代理人: 胡红娟
地址: 310027浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开了一种弱化表情形变影响的三维人脸识别方法,步骤如下:(1)三维人脸模型姿态定位;(2)刚性约束的计算;(3)基于向导的约束变形;(4)匹配变形后的中间模型和gallery库中的已知模型完成三维人脸识别。本发明可弱化表情变化的影响、提高三维人脸识别的性能。
搜索关键词: 一种 弱化 表情 形变 影响 三维 识别 方法
【主权项】:
1.一种弱化表情形变影响的三维人脸识别方法,步骤如下:(1)三维人脸模型姿态定位:通过检测三维模型的对称面和鼻尖点、鼻基点两个特征点确定人脸姿态,将三维模型置于统一的坐标框架中,方便步骤,(3)中导向变形时三角形对应关系的建立;(2)刚性约束的计算:选取包含不同表情的同类模型样本和异类模型样本各若干组,每组同类模型至少包括一个中性模型,在参数域分别计算同类差异和异类差异,同类差异基于中性模型计算,将同类差异二值化为刚性约束模板,用于描述人脸曲面不同区域的不同变形能力:(3)基于向导的约束变形:每次匹配测试模型和gallery中的中性模型时,将中性模型作为向导模型,以向导模型的梯度场为目标对测试模型的所有三角形面片进行变换,然后建立变换后的梯度场及其散度场,结合步骤(2)得到的二值刚性约束模板,利用泊松方程求解变形结果,得到弱化表情变形的中间模型;(4)匹配:匹配变形后的中间模型和向导模型,计算两个模型间最近点对的平均距离作为两者的相似度;(5)识别:对gallery中的每一个模型实施步骤(3)、步骤(4)两步的计算,选取其中平均距离最小的一个作为识别结果,以完成系统功能。
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