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核心算法描述

唯特視科技3D生物特征識別技術(shù)應(yīng)用于3D人臉識別算法是基于激光三維掃描儀獲取的三維人臉數(shù)據(jù) （CASIA三維人臉數(shù)據(jù)庫），構(gòu)建了包括數(shù)據(jù)特征區(qū)域定位、三維人臉數(shù)據(jù)配準(zhǔn)、三維人臉特征提取以及識別（或分類）的三維人臉識別體系，如圖所示。

圖示：三維人臉識別系統(tǒng)

具體核心算法研究內(nèi)容包括以下技術(shù)：

（1）三維顯著特征區(qū)域定位；

（2）三維人臉數(shù)據(jù)配準(zhǔn)；

（3）利用獲取的大量三維人臉數(shù)據(jù)，根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法獲取得到的三維人臉視覺字典庫；

（4）基于三維人臉視覺字典庫建立三維人臉直方圖特征，并基于此特征進(jìn)行三維人臉識別，如圖所示；

（5）基于三維人臉視覺字典庫建立三維人臉直方圖特征，并基于此特征進(jìn)行三維人臉分類（性別分類），如下圖所示；

生物特征識別在安全領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用，特別是與指紋、虹膜等特征識別技術(shù)相比，自動(dòng)人臉識別技術(shù)以其無接觸性、可接受性高、隱蔽性好等優(yōu)點(diǎn)受到越來越多的關(guān)注，有著巨大的發(fā)展空間。傳統(tǒng)的基于照片的人臉識別技術(shù)受到光照、姿態(tài)、化妝等因素的限制，而3D人臉識別技術(shù)可以克服或減輕這些因素帶來的不利影響。

三維人臉模型具有比二維圖像更豐富的信息，它是對人臉的空間真實(shí)形態(tài)更準(zhǔn)確的描述。但是，三維人臉模型數(shù)據(jù)量較大，干擾區(qū)域較多，計(jì)算量極大，且人臉表情帶來的非剛性形變影響了基于幾何信息的三維人臉識別方法的性能。因此，如何減小運(yùn)算量、降低人臉表情影響成為三維人臉識別技術(shù)的瓶頸，也是研究的關(guān)鍵問題。

3D生物特征識別技術(shù)應(yīng)用于3D人臉識別提供一種能夠提高識別率的基于幾何圖像中中頻信息的三維人臉識別方法。其特征在于，分別對測試模型及庫集模型的幾何圖像進(jìn)行多尺度哈爾小波濾波，得到測試模型和庫集模型的水平中頻信息圖像、垂直中頻信息圖像和對角線中頻信息圖像，用小波域結(jié)構(gòu)化相似度算法計(jì)算對應(yīng)中頻信息圖像的相似度并相加作為測試模型和庫集模型的總相似度，最后根據(jù)測試人臉和三維人臉庫集的各個(gè)庫集人臉的相似度，判定具有最大相似度的庫集模型為識別結(jié)果。所述處理包括預(yù)處理步驟、中頻信息圖像提取步驟，小波域結(jié)構(gòu)化相似度。