一種基于稀疏表示與多特征點的三維人臉識別方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于稀疏表示與多特征點的三維人臉識別方法，步驟(一)在尺度空間中提取三維人臉掃描數(shù)據(jù)中的特征點并對其進行描述；步驟(二)根據(jù)步驟(一)中確定的待測人臉的三維數(shù)據(jù)特征構建三維人臉數(shù)據(jù)庫；步驟(三)運用步驟(一)提取得到待測人臉的特征描述算子集合，在步驟(二)中所確定的三維人臉數(shù)據(jù)庫比較以確定待測人臉身份的方法。本發(fā)明所示的三維人臉識別方法選取固定列數(shù)的特征描述算子構建子字典，并進行稀疏濾波，從而提高識別效率與精確度，可用于對身份識別有嚴格要求的場合，解決了三維人臉掃描數(shù)據(jù)中存在的人臉部分缺失、表情變化大、面部被遮擋等問題。
【專利說明】一種基于稀疏表示與多特征點的三維人臉識別方法【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及一種基于稀疏表示與多特征點的三維人臉識別方法，屬于模式識別領域，可應用于對身份識別要嚴格要求的場合。
【背景技術】
[0002]人臉識別(Face Recognition),作為計算機生物特征(Biometric)識別技術中的典范一直受到社會各界及各個科學領域的廣泛關注，其已經(jīng)不再僅僅作為計算機視覺研究性的課題。隨著社會硬件技術和視頻監(jiān)控技術的發(fā)展，許多監(jiān)控及鑒別領域需要精準及快速的身份確認技術:在國外人臉識別技術應用于國家重要部門及軍事區(qū)國防區(qū)等安防部門，在國內這一項技術也被廣泛地應用于公安，交通，金融以及物業(yè)管理等領域，隨著近年來新媒體技術帶動的人機交互熱潮以及簡易計算機攝像頭在社會民眾間的逐漸普及，人們逐漸將人臉識別看成是一種人機交互的方式，將其運用于網(wǎng)絡或新媒體交互產(chǎn)品也是今后一個發(fā)展新媒體技術的切入點。
[0003]目前已經(jīng)有能夠獲取目標三維信息的深度攝像機，隨著各種三維攝像機和打印機在工程界的熱議和發(fā)展，帶有深度信息的三維攝像機已經(jīng)成為了未來攝像相機硬件發(fā)展的趨勢，現(xiàn)在生物特征界已經(jīng)有一批學者在進行三維人臉識別研究。和通過普通攝像頭獲取人臉數(shù)據(jù)不同，三維人臉數(shù)據(jù)獲取的是目標信息的三維形狀，而不再是目標信息的色彩圖，所以和普通的二維人臉識別相比，三維人臉識別相對于光照以及遮擋等問題并不敏感，在不同的光照和遮擋下也做到較高的識別率，故應用范圍及效果更佳。
【發(fā)明內容】

[0004]本發(fā)明的目的在于提供一種基于稀疏表示與多特征點的三維人臉識別方法，其針對三維人臉掃描數(shù)據(jù)中存在的人臉部分缺失、表情變化大、面部被遮擋等問題，通過三維人臉數(shù)據(jù)上局部特征描述算子的確定以及多特征點稀疏表示(3DMKDSRC)，從而建立了一種精確、快速的三維人臉識別方法。
[0005]為達到上述目的，本發(fā)明的解決方案是:
[0006]一種基于稀疏表示與多特征點的三維人臉識別方法:
[0007](一 )確定待測人臉的三維數(shù)據(jù)特征:
[0008](I)定義人臉網(wǎng)狀結構M包含頂點數(shù)據(jù){V}與邊緣數(shù)據(jù){E}，V為各頂點在三維空間中的具體坐標，E為包含所有兩兩相連的頂點對，對人臉網(wǎng)狀結構M構建平滑尺度空間:在建立k個尺度空間的過程中，選取k個不同大小的σ值，對頂點數(shù)據(jù){V}進行平滑操作，
得到k組頂點數(shù)據(jù)集，所述k個不同大小的。值通過
【權利要求】
1.一種基于稀疏表示與多特征點的三維人臉識別方法，其特征在于: (一)確定待測人臉的三維數(shù)據(jù)特征: (1)定義人臉網(wǎng)狀結構M包含頂點數(shù)據(jù){V}與邊緣數(shù)據(jù){E}，V為各頂點在三維空間中的具體坐標，E為包含所有兩兩相連的頂點對，對人臉網(wǎng)狀結構M構建平滑尺度空間:在建立k個尺度空間的過程中，選取k個不同大小的σ值，對頂點數(shù)據(jù){V}進行平滑操作，得到k組頂點數(shù)據(jù)集，所述k個不同大小的。值通過
2.根據(jù)權利要求1所述的三維人臉識別方法，其特征如下:所述步驟(一)中，頂點數(shù)據(jù){V}進行平滑操作如下: (1-1)確定所需創(chuàng)建的尺度空間的個數(shù)k，并選取用于創(chuàng)建k個尺度空間的基準值0(|; (1-2)分別確定k個尺度空間對應的σ估計值，第s個尺度空間對應的σ的估計值
3.根據(jù)權利要求1所述的三維人臉識別方法，其特征在于:所述步驟(3-1)中，選取直方圖中的最高峰值以及大于最高峰值的t%的峰值作為正則方向； 所述步驟(3-2)中，直方圖中各項權重為到點P的測地距離的高斯權重。
4.根據(jù)權利要求3所述的三維人臉識別方法，其特征在于:所述步驟(3-4)中，r取值為9 σ s，h取值為360，t取值為80，q取值為9。
5.根據(jù)權利要求1所述的三維人臉識別方法，其特征在于:所述步驟(1)中，通過確定f與D中的每一列的內積而確定相似度。
6.根據(jù)權利要求5所述的三維人臉識別方法，其特征在于:所述步驟(1)中，L根據(jù)實際運算速度在200到1000內選取。
7.根據(jù)權利要求1所述的三維人臉識別方法，其特征在于:所述步驟(II)中，系數(shù)向量X的稀疏度通過公式
8.根據(jù)權利要求1所述的三維人臉識別方法，其特征在于:重構誤差經(jīng)由

【文檔編號】G06K9/46GK103984920SQ201410172494
【公開日】2014年8月13日 申請日期:2014年4月25日 優(yōu)先權日:2014年4月25日
【發(fā)明者】張 林, 丁志軒, 李力達, 李宏宇, 沈瑩 申請人:同濟大學