[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

专利信息
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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