[發明專利]一種基于三維變形人臉限制的人臉毛孔匹配方法

在審

• 申請號: 201710973866.4
• 申請日: 2017-10-09
• 公開（公告）號: CN107729904A
• 公開（公告）日: 2018-02-23
• 發明（設計）人: 李東;曾憲賢;章云
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/40;G06K9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于三維變形人臉限制的人臉毛孔匹配方法，包括如下步驟：

(1)輸入同一個人兩份不同角度的人臉圖像，得到圖(一)和圖(二)，對每份人臉圖像進行預處理；

(2)通過毛孔級別尺度不變特征變換算法對步驟(1)中人臉圖像的毛孔尺度的特征提取，確定人臉圖像中多個毛孔特征點的皮膚毛孔特征；

(3)對步驟(1)中人臉圖像進行五官定位及三維變形人臉擬合，將三維變形人臉擬合到人臉圖像中；

其特征在于：

(4)將步驟(3)中擬合后的圖像進行三維變形人臉限制；

(5)將步驟(2)中提取的毛孔尺度的特征和步驟(4)中限制后的三維變形人臉進行毛孔尺度的關鍵點匹配；

(6)最終得到匹配結果，并通過匹配結果生成不同條件下的毛孔匹配數據庫。

2.根據權利要求1所述的一種基于三維變形人臉限制的人臉毛孔匹配方法，其特征在于：所述預處理包括灰度化處理。

3.根據權利要求2所述的一種基于三維變形人臉限制的人臉毛孔匹配方法，其特征在于：所述預處理還包括去除噪聲處理。

4.根據權利要求1所述的一種基于三維變形人臉限制的人臉毛孔匹配方法，其特征在于：所述毛孔級別尺度不變特征變換算法，用作確定每個區域灰度圖像中多個毛孔特征點的皮膚毛孔特征，其包括：

(1)針對每個區域灰度圖像，使用多個不同大小的高斯核與該區域灰度圖像進行卷積，生成多個具有不同分辨率的圖像；

(2)將具有同一分辨率的圖像的像素值進行差分運算；

(3)將進行差分運算后的圖像中局部最暗的點確定為候選特征點；

(4)利用理想毛孔模型在確定的候選特征點中選擇毛孔特征點；

(5)生成每個毛孔特征點的特征描述子，獲得該區域灰度圖像的每個毛孔特征點的皮膚毛孔特征。

5.根據權利要求1所述的一種基于三維變形人臉限制的人臉毛孔匹配方法，其特征在于：所述五官定位及三維變形人臉擬合，用作確定灰度圖像中多個毛孔特征點的皮膚毛孔特征的三維坐標，其包括：

(1)對三維變形人臉進行參數的初始化；

(2)將此參數的三維變形人臉投影到平面上，記作投影圖像I；

(3)把投影圖像1和人臉圖像作為卷積神經網絡的輸入，并使用卷積神經網絡框架求三維變形人臉對于圖像的變形參數的偏差；

(4)根據變形參數的偏差，修改三維變形人臉的變形參數，并將此參數的三維變形人臉投影到平面上，記作投影圖像II。

6.根據權利要求5所述的一種基于三維變形人臉限制的人臉毛孔匹配方法，其特征在于：

一次或一次以上地將所述投影的圖像與人臉圖像作為卷積神經網絡的輸入，并使用卷積神經網絡框架求三維變形人臉對于圖像的變形參數的偏差；

得到一次或一次以上的變形參數的偏差，用作修改三維變形人臉的變形參數，并將此參數的三維變形人臉投影到平面上，記作投影圖像III，經過多次的變形參數的偏差修改三維人臉的變形參數后作出的投影，使三維變形人臉基本已和輸入的人臉圖像擬合。

7.根據權利要求5所述的一種基于三維變形人臉限制的人臉毛孔匹配方法，其特征在于：所述的投影圖像II即為三維變形人臉擬合到輸入人臉圖像的圖像，投影圖像II中的像素值即為三維變形人臉的三維坐標值。

8.根據權利要求6所述的一種基于三維變形人臉限制的人臉毛孔匹配方法，其特征在于：所述的投影圖像III即為三維變形人臉擬合到輸入人臉圖像的圖像，投影圖像III中的像素值即為三維變形人臉的三維坐標值。

9.根據權利要求1所述的一種基于三維變形人臉限制的人臉毛孔匹配方法，其特征在于：所述三維變形人臉限制是將五官定位及三維變形人臉擬合后的人臉圖像代入三維人臉模型的計算公式：

中，求出Vp(pore)的三維坐標

Vg(pore,)=fg*Pr*Rg*(S‾(pore,)+Aidαidg+Aexpαexpg)+t2dg;]]>

將代入到求出Vpg(pore)；

其中Vp(pore)為輸入的可見同一毛孔圖像(一)的坐標，Vg(pore’)為輸入的可見同一毛孔圖像(二)的坐標，Vpg(pore)為輸入的可見同一毛孔圖像(一)在利用三維人臉模型擬合計算后在圖像(二)中的重投影坐標；

誤差范圍：Err＝||Vpg(pore)-Vg(pore’)||2＜range，所述range即為所述三維限制的數值，也成為鄰域。