基于局部和全局信息的快速三维人耳识别

• 作者: 盖绍彦 达飞鹏 郑东亮 钱昱来
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: 三维人耳识别 关键点提取 人耳归一化 局部描述子 全局配准算法
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 视觉检测与图像测量
• 页码范围: 99-106
• 页数: 8页
• 分类号: TP391|TH164
• 语种: 中文
• DOI: 10.19650/j.cnki.cjsi.J1904807

摘要

现有基于迭代最近点法(ICP)的三维人耳识别方法计算量大,配准时间长,且容易陷入局部最优,同时用于配准的人耳含有冗余信息,对配准造成干扰.基于此提出一种基于局部和全局信息的快速三维人耳识别方法,根据内部形状特征提取关键点并实现人耳归一化;提取低维度局部描述子实现关键点匹配并得到候选列表,之后先通过快速点特征直方图进行粗配准,最后用带法向量信息的改进ICP算法进行精配准得到识别结果.基于UND-J2数据库进行身份识别实验,并与一些经典方法的结果进行对比分析.实验表明关键点特征提取仅需0.026 s,关键点匹配仅需0.015 s,耗时很短.身份识别实验获得了98.55％的Rank-one识别率,证明该方法与其他现有算法相比,识别速度更快,识别率更高.