[发明专利]一种基于Kinect的三维人脸识别方法在审
| 申请号： | 201710257972.2 | 申请日： | 2017-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN107247916A | 公开（公告）日： | 2017-10-13 |
| 发明（设计）人： | 钟凯宇;张学习;周雄宇 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所44329 | 代理人： | 杨晓松 |
| 地址： | 510062 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 目前针对人脸识别的研究非常多，应用也较为广泛，在技术上，二维人脸在识别中最为常用，但是有些场合并适用，比如举着人物照片站在摄像头前，识别系统可能会识别成本人而非图片，这就会造成不法分子有机可乘，除此之外，二维人脸识别技术易受光照、表情、装束、姿态等因素的影响，本发明提出了一种基于Kinect的三维人脸识别方法，与一般的人脸识别方法相比，尤其是二维人脸识别方法，本发明的三维人脸识别方法具有精度高、识别稳定性强和防伪造能力强等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 kinect 三维 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于Kinect的三维人脸识别方法，其特征在于：该方法包括：(1)人脸区域检测：使用Kinect的彩色摄像头，获取彩色图像，然后使用二维人脸检测方法，检测出人脸区域；(2)采集三维人脸点云数据：在获取人脸区域后，即可获得该区域的深度数据，然后使用一个三维向量表示该二维数据和深度数据；(3)对三维图像数据进行预处理；(4)对三维人脸深度图像进行特征提取；(5)分类器设计：使用SVM分类器进行分类，先后进行训练和测试。
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