文档介绍：合肥工业大学
硕士学位论文
基于深度数据的人脸旋转角度估计及三维人脸识别的研究
姓名:胡珍珍
申请学位级别:硕士
专业:信号与信息处理
指导教师:蒋建国;詹曙
2011-04
基于深度数据的人脸旋转角度估计及三维人脸识别的研究

摘要

人脸识别是基于生物特征的身份认证技术之一,是模式识别和计算机视觉
邻域的热门研究方向,在商业、安全监控等领域有着广泛的应用前景。三维人
脸识别以人脸的三维数据为基础,结合计算机视觉和计算机图形学,利用三维
人脸的深度信息,能够解决和克服二维人脸识别研究中所面临的光照、姿态和
表情变化的问题。人脸的旋转角度估计是三维人脸识别的前处理,是智能人机
交互以及人脸识别的前提条件。本论文所作的主要工作是基于三维人脸深度数
据的人脸旋转角度估计和人脸识别。主要的工作和创新点如下:
1. 概述了目前三维人脸识别的概念和基本过程以及三维人脸数据的获取
与数据表示等相关技术,以及对三维人脸识别效果的评估等各个步骤。重点介
绍了利用深度信息建模识别的算法
。利用人脸的深度数据
以及与其一一对应的灰度图像,根据微分几何原理和相应的曲率算法定位处出人脸鼻
尖点和鼻鞍点,利用人脸数据中的灰度特征定位出人脸的左右瞳孔,进而计算出人脸
姿态在三维空间中的三个姿态角。
3. 在三维人脸空间姿态已知的基础上提出了一种基于面部轮廓线的三维人脸识
别方法。首先根据计算机图形学的原理对偏转的空间人脸进行旋转使其达到正视面状
态,通过曲面拟合和重新采样将旋转后的人脸深度数据规整化,得到姿态矫正后的深
度图。对旋转后的人脸曲面提取两条重要的轮廓线:中心侧影线和鼻尖处横切轮廓线。
利用迭代最近点(ICP,iterative closest points)算法对轮廓线进行精确匹配,
给出最终的识别结果。

关键词:三维人脸识别; 面部特征定位; 旋转角度估计; 迭代最近点; 轮
廓线匹配; 三维旋转
Estimation of Face Rotation and 3D Face Recognition Based on
Depth Data

ABSTRACT

As a kind of biometric technology, face recognition is one of the most active
and potential research areas in the fields of pattern recognition puter vision
and it has broad application prospects merce, security and other fields. 3D
face recognition based on 3D data, combined puter vision puter
graphics, takes full advantage of depth information of 3D face. Therefore, 3D face
recognition is able to e the problems resulting from illumination,
expression and pose variations in 2D face recognition. The estimation of face
rotation is the preprocessing step of 3D face recognition and the prerequisite for
intelligent puter interaction and face recognition. This thesis is mainly
focused on the estimation of face rotation and face recognition based on 3D face
depth information. Main work of innovation is listed as follows:
1. The overview of the conception and basic procedure of 3D face recognition
is given, the 3D face data acquisition and representation and the evaluation of face
recog