[发明专利]三维人脸配准方法

摘要

本发明涉及三维人脸配准方法，首先，把人脸当做椭球体放在坐标系中，把人脸的较长上下方向、中间长度的左右方向，宽度最小的前后方向分别当做坐标系的X、Y、Z轴，在此基础上使用主成分分析PCA，将主成分分析得到的三个特征向量分别对应人脸坐标轴的X、Y、Z轴并使主轴坐标系原点在z坐标最大的点处；接着，平移三维人脸数据，使Z坐标最大值点在人脸主轴坐标系的原点，即鼻尖点位于人脸主轴坐标系的原点；在主轴坐标系下，z坐标最大点可以近似认为鼻尖点；最后，将PCA方法应用于三维人脸配准，并用来确定鼻尖点候选点集。本发明提出使用PCA方法进行三维人脸的粗配准，在配准的同时定位出鼻尖点候选区域，该方法不仅运算量小而且能够简化后期特征点的选择工作。

主权项

三维人脸配准方法，其特征在于：所述配准方法采用PCA方法，具体包括如下步骤：首先，把人脸当做椭球体放在坐标系中，把人脸的较长上下方向、中间长度的左右方向，宽度最小的前后方向分别当做坐标系的X、Y、Z轴，在此基础上使用主成分分析PCA，将主成分分析得到的三个特征向量分别对应人脸坐标轴的X、Y、Z轴并使主轴坐标系原点在z坐标最大的点处；接着，平移三维人脸数据，使Z坐标最大值点在人脸主轴坐标系的原点，即鼻尖点位于人脸主轴坐标系的原点；在主轴坐标系下，z坐标最大点可以近似认为鼻尖点；最后，将PCA方法应用于三维人脸配准，并用来确定鼻尖点候选点集，其步骤主要如下：(1)对三维人脸点集进行PCA降维处理，求取三维人脸数据的三个主轴(x1，y1，z1)；(2)对P(p1，p2…，pn)进行平移和旋转，根据公式qi=(x1，y1，z1)Tpi，使之转移到(x1，y1，z1)为坐标轴的坐标系下，由此得到Q(q1，q2…，qn)，qi为对应的点pi在主轴坐标系中的坐标；(3)把z坐标最大的点平移到主轴坐标系的原点，由此建立人脸在主轴坐标系下的点集，由此确定鼻尖点候选点集。