[發(fā)明專利]一種三維人臉檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410202509.4
• 申請(qǐng)日: 2014-05-14
• 公開（公告）號(hào): CN104112115A
• 公開（公告）日: 2014-10-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 徐海黎;沈標(biāo);莊健;郭鵬飛
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京國(guó)安光電科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/54;G06K9/62
• 代理公司: 北京一格知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11316
• 代理人: 滑春生

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及生物識(shí)別領(lǐng)域，具體涉及一種三維人臉檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)。?

技術(shù)背景

在現(xiàn)代社會(huì)，人們?cè)絹碓街匾暽鐣?huì)公共安全和個(gè)人的自身信息安全，個(gè)人身份認(rèn)證的要求無處不在，小到與個(gè)人相關(guān)的考勤系統(tǒng)，門禁系統(tǒng)，支付系統(tǒng)等，大到關(guān)乎國(guó)家安全層面的機(jī)場(chǎng)，信息安全，金融，軍事等領(lǐng)域。傳統(tǒng)的以密碼，卡片，證件等為特征的身份識(shí)別技術(shù)越來越難以滿足要求。密碼容易被盜取，卡片和證件等容易被仿造。尤其是當(dāng)今國(guó)際社會(huì)局部地區(qū)潛在的恐怖主義威脅的環(huán)境下，假冒身份犯罪是恐怖極端分子的慣用伎倆。為了保障國(guó)家安全和社會(huì)穩(wěn)定，如何從根本上識(shí)別出犯罪分子的身份，我們需要一種比傳統(tǒng)的密碼，證件等更方便，更可靠的身份認(rèn)證手段。隨著近幾十年來計(jì)算機(jī)技術(shù)和生物工程技術(shù)的飛速發(fā)展，利用人體生物特征的唯一性來鑒別每一個(gè)人的身份得到了國(guó)際社會(huì)的普遍認(rèn)同。生物識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為了目前計(jì)算機(jī)視覺研究領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)。無論在理論上還是應(yīng)用上都有巨大的潛力和發(fā)展前景。?

生物識(shí)別技術(shù)是指通過計(jì)算機(jī)，各種傳感器和生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理等高科技手段密切配合，利用人體固有的生理特征和行為特征對(duì)人進(jìn)行身份認(rèn)證的一種技術(shù)。生物特征屬于人的內(nèi)在屬性，具有很強(qiáng)的自身穩(wěn)定性和個(gè)人差異性。一定程度上我們可以認(rèn)為生物特征具有唯一性和不變性。有不用專門攜帶，不會(huì)被盜，難以偽造等優(yōu)點(diǎn)。生物識(shí)別技術(shù)的最大優(yōu)勢(shì)在于安全，可靠和方便。?

在目前的研究與應(yīng)用領(lǐng)域中，生物特征識(shí)別技術(shù)主要關(guān)系到計(jì)算機(jī)視覺，圖像處理與模式識(shí)別，計(jì)算機(jī)語音處理，多傳感器技術(shù)，計(jì)算機(jī)圖形學(xué)，生物工程等多學(xué)科。已被用于生物特征識(shí)別的生物特征主要有手形、指紋、掌紋、虹膜和人臉等等。行為特征有簽字、步態(tài)、聲音等。基于這些特征，生物特征識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在過去的十幾年中取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。?

????目前?2D?人臉識(shí)別技術(shù)的主要技術(shù)瓶頸在于光照，姿態(tài)和表情變化等。而這些不利影響因素在?3D?人臉識(shí)別領(lǐng)域都可以減弱或者消除。因此，3D?人臉識(shí)別技術(shù)是未來人臉識(shí)別的重要方向。3D?人臉識(shí)別技術(shù)受光照的影響很小，最大的影響因素是表情和姿態(tài)，而表情和姿態(tài)恰恰是反映人臉曲面幾何性質(zhì)的特征，3D?相對(duì)?2D?來講，幾何信息沒有丟失。理論上，3D數(shù)據(jù)包含了更多的幾何信息，識(shí)別效果應(yīng)該優(yōu)于?2D?算法。但是現(xiàn)實(shí)并不是如此，3D?人臉識(shí)別無論在理論還是應(yīng)用方面都無法與?2D?人臉識(shí)別相比。3D?人臉識(shí)別還有巨大的發(fā)展?jié)摿Α?

發(fā)明內(nèi)容

????本發(fā)明公開了一種三維人臉檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)，其主要技術(shù)流程為：?

（1）三維人臉檢測(cè)，數(shù)據(jù)獲取，通過結(jié)構(gòu)光或立體視覺等?3D?成像技術(shù)采集得到；

（2）三維人臉切割，數(shù)據(jù)的預(yù)處理，包括人臉的檢測(cè)，切割，去噪等；

（3）三維人臉姿態(tài)校正，數(shù)據(jù)的特征提取；

（4）三維人臉識(shí)別，構(gòu)建適合的分類器對(duì)人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行判別。

????進(jìn)一步的，三維人臉檢測(cè)中數(shù)據(jù)獲取只利用?3D?幾何信息的三維人臉區(qū)域檢測(cè)，提取和姿態(tài)校正的方法，處理過程中不需人工干預(yù)，可以做到全自動(dòng)處理；引入網(wǎng)格模型的預(yù)處理技術(shù)，包括去噪，光順，簡(jiǎn)化，補(bǔ)洞等,提高了網(wǎng)格質(zhì)量；提出了一種人臉姿態(tài)校正方法，可以將人臉模型變換到統(tǒng)一的坐標(biāo)系框架下，有利于后期人臉網(wǎng)格特征點(diǎn)的提取和人臉曲面的匹配。?

????進(jìn)一步的，三維人臉切割將?3D?人臉模型轉(zhuǎn)化為多模式?2D?特征圖像的方式，并使用基于稀疏表示的方式進(jìn)行識(shí)別，充分分析?3D?人臉模型的特點(diǎn)，并將其主要的幾何特征量化為三種?2D?特征圖像，分別為深度圖像，側(cè)地距離圖像和曲率圖像。這樣，不僅將問題由?3?維降為?2?維，同時(shí)也保留盡可能多的?3D?幾何信息；為了增強(qiáng)算法的魯棒性，引入了?2D?人臉識(shí)別中經(jīng)常使用的子圖像策略，并給出了局部子圖像二次匹配的方法；最終的分類結(jié)果采用各多通道、各分塊分類結(jié)果融合的方式得到，保證了分類的魯棒性。?

????進(jìn)一步的，三維人臉姿態(tài)校正基于分片加權(quán)的?Partial-ICP?并融合測(cè)地信息的?3D?人臉識(shí)別方法，通過引入改進(jìn)的?Partial-ICP?算法一定程度上克服人臉表情變化引起的非剛體形變；分析Partial-ICP?算法的特點(diǎn)，在不影響后期匹配的情況下，提出了一種簡(jiǎn)單快捷的人臉分片方式，摒棄了傳統(tǒng)分片方式必需的人臉特征點(diǎn)定位步驟，引入了測(cè)地距離作為額外的判別條件。?