基于三维的人脸定位系统的研究

　　三维人脸识别过程及系统功能

　　国外三维人脸识别的典型方法主要是利用深度图像自身的几何特征，利用深度图像处理技术，分析面貌曲面的曲率等几何特征，对面貌曲面进行凹凸区域的分割、正侧面轮廓边缘的提取。最早对三维图像面貌识别的研究有Lapreste 提出的基于轮廓线的方法，通过对人脸面貌曲率的分析，提取轮廓线上的特征点，利用轮廓线作为特征进行面貌的识别。Lee&Milios 从人脸面貌深度图像中抽取凸区域，这些凸区域形成了特征集，计算出所有凸区域相关的扩展高斯图，两幅面貌特征的匹配就是利用这些扩展高斯图像进行的。当然还有很多基于轮廓线和凸区域的改进方法，例如凸凹点多阶段融合过程方法、轮廓线的欧氏距离识别方法、轮廓线曲率比较方法等等。但这些方法还停留在理论研究的层次，没有实质的自动化系统的出现。国内三维人脸识别的研究也相应地展开，但与国外的研究相比还处于刚起步的状态。目前，三维数据获取已经成为可能，并已经成熟的在实际工作中使用(如三维激光扫描技术、CT成像技术、结构光方法等)，使得三维图形识别技术得到了应用的可能，可以迅速地完成人头三维面貌数据获取。这也为我们的研究提供了实现的

基础。

　　总的来说，要实现一个自动的人脸识别系统主要要完成以下的4个功能。

① 人脸检测(Detection)与分割(Segmentation)。从任意的场景中检测人脸的存在并进行定位，提取出一个人脸。
② 人脸的规范化(Normalization)。校正人脸在尺度、光照和旋转等方面的变化。
③ 人脸表征(Face Representation)。采用某种方法表示出数据库中的已知人脸和检测出的人脸，通常的方法有几何特征、代数特征、特征脸、固定特征模板等。
④ 人脸识别(Recognition)。根据人脸的表征方法，选择适当的匹配策略将得到的人脸与数据库中的已知人脸相比较。

　　我们研究的基于三维模型的人脸识别方法，与以往的系统的最主要区别就在于：人脸库中记录的不是像以前一样，记录着每个人的各种姿势、位置、表情的头部照片，而是存储的一个人脸的三维空间模型。由这个区别引申出人脸的表征和识别的方法也与二维识别方法不同。

　　由于人脸表征的区别，三维人脸识别系统也分两类，一是纯三维之间的对比，例如通过多角度拍照，系统自动构建人脸的三维模型，与库中的三维模型进行比较。这种方法中人脸的表征是一个基于三维的特征向量。由于人脸的三维重构目前还是一个正在研究的领域，其过程依然是一个病态的过程。因此我们没有选择这种方法进行我们的系统开发。第二种系统是通过三维贴片电感器模型增强了的二维之间的对比。即通过对三维模型的变化，我们可以找到和成像环境一致的三维模型的位置，通过其平面投影得到一个二维的图片，和原有的照片进行二维上的比较，实现识别的过程。在选择人脸表征时，使用了实时性最好的特征点表示法。使用人脸关键特征点所形成的几何特征来对人进行区别。

　　由这个主导思想，产生的新的人脸识别系统的主要功能如下。

　　① 人脸检测与分割。从任意的场景中、视频数据中检测人脸的存在，提取出一个人脸及各个区域部分。在人脸上自动标记出我们需要的特征点， 例如外眼点、内眼点、眉间点、鼻下点、颌下点、嘴角点等等，如图1。

　　 图1 人脸特征分布示意图

　　② 人脸的规范化。计算出人脸在尺度和旋转等方面的变化，得到摄像过程中人脸的实际位置，将库中的人脸三维模型也变化到同样的位置。这是几何特征识别的一个关键的问题。由于人脸的几何特征的相似性比较，受人脸拍摄角度的影响很大，当人脸偏转超过一定的角度的时候，许多重要的特征点在二维上不可见了，因此也无法计算出对应的特征向量。如果不能将人脸模型和照片保持在同样的偏转环境下，识别的可信性就不具备。对这个问题的解决可以结合人类学、面貌测量学多年来由统计而来的经验公式来完成，如图2。

　　 图2 三维人脸模型

　　③ 人脸表征。采用标记出的特征点的几何特性(例如特征点分布欧氏距离、B样条曲面等方法)表示出数据库中的已知人脸和检测出的人脸。对同一个照片的特征点采取多层次描述的方法，形成多个几何特征向量，这种多层次描述的方法可以有效地降低人脸识别过程中的误识现象的出现。同样，识别的过程也是采取多分类器合作的模式识别方法。

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