基于特征点表情变化的3维人脸识别

• 作者: 李燕春 达飞鹏
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 3维人脸识别 特征点 等测地轮廓线 Procrustes分析 特征融合
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 图像分析和识别
• 页码范围: 1459-1467
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 5728字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11834/jig.20141007

摘要

目的 为克服表情变化对3维人脸识别的影响,提出一种基于特征点提取局部区域特征的3维人脸识别方法.方法 首先,在深度图上应用2维图像的ASM(active shape model)算法粗略定位出人脸特征点,再根据Shape index特征在人脸点云上精确定位出特征点.其次,提取以鼻中为中心的一系列等测地轮廓线来表征人脸形状;然后,提取具有姿态不变性的Procrustean向量特征(距离和角度)作为识别特征;最后,对各条等测地轮廓线特征的分类结果进行了比较,并对分类结果进行决策级融合.结果 在FRGC V2.0人脸数据库分别进行特征点定位实验和识别实验,平均定位误差小于2.36 mm,Rank-1识别率为98.35％.结论 基于特征点的3维人脸识别方法,通过特征点在人脸近似刚性区域提取特征,有效避免了受表情影响较大的嘴部区域.实验证明该方法具有较高的识别精度,同时对姿态、表情变化具有一定的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	达飞鹏	东南大学自动化学院	113	1482	22.0	33.0
5	李燕春	东南大学自动化学院	1	10	1.0	1.0