[发明专利]一种3D人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种3D人脸识别方法。本发明通过3D摄像头实时捕捉待识别目标的人体3D骨架数据，提取重要关节点位置，根据头部位置获取人脸3D数据，运用深度算法进行特征提取，并在特征库中找出最佳匹配。本发明解决了光照对人脸识别的影响，还能实时地从复杂背景中实现人脸定位和识别，具有良好的精度和实时性。

主权项

一种3D人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)构建深度模型，设置参数优化算法，采用人脸数据库求解最优化的模型参数，并根据模型参数初始化深度模型；(2)采用3D摄像头实时采集包含识别目标的场景深度图像；(3)根据获取的深度图像，提取图像中人体的骨架数据，所述骨架数据包含人体重要的关节点数据，并对骨架数据进行归一化处理；(4)从骨架数据中枚举出头部关节点数据，根据头部关节点数据得到头部的深度位置，并从深度图像中抠出人脸，对抠出的人脸数据进行插值填洞操作，重采样后生成3D点云人脸图；(5)根据3D摄像头的角度，调整3D点云人脸图的角度；(6)将3D点云人脸图输入步骤(1)构建的深度模型，提取人脸特征向量；(7)步骤(6)提取的人脸特征向量与人脸数据库中保存的人脸特征通过SVM或者邻近聚类算法进行分类，并根据分类结果输出识别结果和可信度。