[发明专利]一种基于三维优化子曲面的人脸识别方法及系统在审
| 申请号： | 201910749911.7 | 申请日： | 2019-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN110580451A | 公开（公告）日： | 2019-12-17 |
| 发明（设计）人： | 王跃明;王海滨 | 申请（专利权）人： | 青岛根尖智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/40;G06K9/62 |
| 代理公司： | 37221 济南圣达知识产权代理有限公司 | 代理人： | 李琳 |
| 地址： | 266300 山东省青岛市胶州*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种基于三维优化子曲面的人脸识别方法，采集三维人脸数据，将三维人脸转化为标准姿态的三维人脸；将标准姿态的三维人脸投影后采样得到当前每张人脸的二维深度图，与预存储的深度图进行差值计算，得到两张互反的差值图；根据得到的差值图进行特征选择与最优化分类器的训练，得到基于差值图的不同子曲面的特征选择与最优化分类器模型；对于输入的每张三维人脸计算差值图，根据计算得到的差值图和特征选择与最优化分类器模型，计算子曲面特征加权得分，找到得分最高的预存储深度图，得到人脸识别结果；有效的减弱了外界环境对系统性能的影响，能够有效避免人脸识别中光照、姿态、表情等外界因素的干扰。 | ||
| 搜索关键词： | 差值图 人脸 三维 特征选择 深度图 最优化 分类器模型 标准姿态 人脸识别 预存储 人脸识别结果 三维人脸数据 差值计算 曲面特征 外界环境 外界因素 系统性能 分类器 采样 二维 加权 投影 光照 表情 采集 转化 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于三维优化子曲面的人脸识别方法，其特征在于，步骤如下：/n采集三维人脸数据，将三维人脸转化为标准姿态；/n将标准姿态的三维人脸投影后采样得到当前人脸的二维深度图，与预存储的深度图进行差值计算，得到两张互反的差值图；/n根据得到的差值图进行特征选择与最优化分类器的训练，得到基于差值图的不同子曲面的特征选择与最优化分类器模型；/n对于输入的每张三维人脸计算差值图，根据计算得到的差值图和特征选择与最优化分类器模型，计算子曲面特征加权得分，找到得分最高的预存储深度图，得到人脸识别结果。/n
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