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核心算法描述

唯特視科技3D生物特征識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于3D人臉識(shí)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(kù)），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(shí)別（或分類(lèi)）的三維人臉識(shí)別體系，如圖所示。

圖示：三維人臉識(shí)別系統(tǒng)

具體核心算法研究?jī)?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(jué)字典庫(kù)；

（4）基于三維人臉視覺(jué)字典庫(kù)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(shí)別，如圖所示；

（5）基于三維人臉視覺(jué)字典庫(kù)建立三維人臉直方圖特征，并基于此特征進(jìn)行三維人臉?lè)诸?lèi)（性別分類(lèi)），如下圖所示；

生物特征識(shí)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(shí)別技術(shù)相比，自動(dòng)人臉識(shí)別技術(shù)以其無(wú)接觸性、可接受性高、隱蔽性好等優(yōu)點(diǎn)受到越來(lái)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(shí)別技術(shù)受到光照、姿態(tài)、化妝等因素的限制，而3D人臉識(shí)別技術(shù)可以克服或減輕這些因素帶來(lái)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(duì)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(lái)的非剛性形變影響了基于幾何信息的三維人臉識(shí)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(shí)別技術(shù)的瓶頸，也是研究的關(guān)鍵問(wèn)題。

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