三维耳廓形状匹配框架和关键算法研究

项目名称： 三维耳廓形状匹配框架和关键算法研究

项目编号： No.61170143

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 计算机科学学科

项目作者： 孙晓鹏

作者单位： 辽宁师范大学

项目金额： 55万元

中文摘要： 三维耳廓形状具有唯一性和稳定性，与人脸等其他生物特征相比，耳廓形状特征丰富，不受年龄、妆饰、表情、光照等因素的影响，采集面积仅次于人脸，没有入侵性，可用于个体身份的实时在线鉴别等社会安全领域。由于三维扫描设备和三维数字几何处理研究进展等因素的限制，国内外基于三维耳廓形状的特征匹配研究近两年刚刚起步。 本项研究将构建大规模注册耳数据库，并将针对大规模应用提出的实时采集、在线匹配鉴别、高精度特征描述、特征描述唯一性和稳定性等需求，展开新的、基于双耳形状差异性的高精度形状特征描述研究，并针对注册耳建库、测试耳采集等环节的不同需求，分别提出新的、高效的非刚性配准、稳定的归一化、精确的耳廓区域分割等核心基础算法，并针对全自由度的耳廓深度图像采集、遮挡和自遮挡等情况给出新的局部-全局的子空间特征描述和匹配鉴别算法，最后基于统计在实验数据规模上展开巨大规模数据库上预测性研究。

中文关键词： 耳廓识别；点云配准；网格融合；形状特征；特征匹配

英文摘要：

英文关键词： Ear recognition；Point cloud registration；Mesh merge；Shape features；Feature matching