基于三维人脸实时成像的三维人脸图像识别理论和方法的研究

项目名称： 基于三维人脸实时成像的三维人脸图像识别理论和方法的研究

项目编号： No.61371156

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 詹曙

作者单位： 合肥工业大学

项目金额： 74万元

中文摘要： 二维人脸识别因受到光照,姿态和表情变化等因素影响,很难构成鲁棒性较强的识别系统,三维人脸识别因有效克服上述问题而日益受到研究者的广泛关注,现已成为机器视觉,模式识别和人工智能等领域的前沿课题。但三维人脸识别存在数据获取难,人脸特征难以描述,三维形变识别难,识别速度慢等问题。本研究尝试从全新的角度提出对上述关键问题的解决方案.通过配置相关型图像传感器和三相正弦波调制光源,获得含有人脸三维物理表面形状信息的,与外界光照变化无关的法线向量图和完全对应的灰度图,根本克服光照变化对人脸识别的影响;以测地线距离代替欧氏距离,建立三维人脸曲面的黎曼空间表示,结合微分几何理论和纤维丛理论,以三维人脸的黎曼流形表达来揭示人脸曲面的本质几何特征;研究将信号稀疏表达理论应用于图匹配技术,探索一种新的三维人脸识别的稀疏图匹配快速算法,结合精确定位特征点,在光线,表情和姿态变化条件下,快速准确地进行三维人脸识别.

中文关键词： 人脸识别；深度学习；三维人脸；深度图像；特征分析

英文摘要： It is difficulty to build a robust 2D face recognition system because that 2D faces are easily affected by illumination, expression and pose variations. 3D face recognition is receiving more attention and becoming more popular in computer vision, AI and p

英文关键词： face recognition；deep learning；3D face；depth map；feature analysis