[發明專利]基于特征張量的三維人臉識別方法、裝置及存儲介質

有效

• 申請號: 201810367653.1
• 申請日: 2018-04-23
• 公開（公告）號: CN108615007B
• 公開（公告）日: 2019-07-19
• 發明（設計）人: 沈琳琳;劉亞輝
• 申請（專利權）人: 深圳大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 胡海國

本發明公開了一種基于特征張量匹配圖的三維人臉識別方法、裝置及存儲介質，該方法包括獲取待識別三維人臉圖像，提取待識別三維人臉圖像中的特征點，根據特征點描述對應的特征張量；將所述待識別三維人臉圖像的特征張量與數據庫中已注冊三維人臉圖像的特征張量進行匹配，計算匹配張量，根據匹配張量生成特征張量匹配圖；根據預設的分類網絡模型對特征張量匹配圖進行分類，輸出相似度的分類結果。由此，基于三維人臉的特征張量來描述三維人臉的全局及局部特征，并通過計算特征張量的匹配張量來生成特征張量匹配圖以實現人臉識別，提高人臉識別的魯棒性和準確率，解決了meshSIFT特征對三維人臉圖像全局特征描述欠佳，且存在暴力匹配策略不足的問題。

技術領域

本發明涉及人臉識別技術領域，尤其涉及一種基于特征張量的三維人臉識別方法、裝置及存儲介質。

背景技術

人臉識別是生物特征識別技術之一，是模式識別的一個前沿研究領域。

由于生物特征是人的內在屬性，具有較強的個體差異性和自身穩定性，而且人臉特征較其它的生物特征(如指紋、虹膜、掌紋等)更直接、友好和方便，可以作為身份認證較好的依據，因此人臉識別成為廣泛關注和深入研究的課題。人臉識別研究與多個學科有著緊密的聯系，具有重要的學術價值。人臉識別技術也具有廣闊的市場應用前景，己經逐步從理論研究走向實際應用。

目前在人臉識別技術中，應用最為廣泛的三維人臉局部特征是網格尺度不變特征轉換(Mesh Scale-Invariant Feature Transform，meshSIFT)特征，但是，該特征對三維人臉全局特征描述欠佳，且存在暴力匹配策略不足的問題。

發明內容

本發明提供一種基于特征張量的三維人臉識別方法、裝置及存儲介質，旨在基于三維人臉的特征張量來描述三維人臉的全局及局部特征，并通過計算特征張量的匹配張量來生成特征張量匹配圖以實現人臉識別，提高人臉識別的魯棒性和準確率。

為實現上述目的，本發明提供一種基于特征張量匹配圖的三維人臉識別方法，所述方法包括：

獲取待識別三維人臉圖像，提取所述待識別三維人臉圖像中的特征點，根據所述待識別三維人臉圖像的特征點描述對應的特征張量；

將所述待識別三維人臉圖像的特征張量與數據庫中已注冊三維人臉圖像的特征張量進行匹配，計算匹配張量，根據所述匹配張量生成特征張量匹配圖；

根據預設的分類網絡模型對所述特征張量匹配圖進行分類，輸出相似度的分類結果；

根據所述相似度的分類結果得到三維人臉識別結果。

可選地，所述提取所述待識別三維人臉圖像中的特征點，根據所述待識別三維人臉圖像的特征點描述對應的特征張量的步驟包括：

提取三維人臉圖像的特征點，統計各個特征點鄰域區域的局部特征得到形狀索引向量和傾角向量，同時根據人臉的標準標記點計算特征點的相對位置特征向量，最終獲得由形狀索引向量、傾角向量及相對位置特征向量組成的所述三維人臉圖像的特征張量。

可選地，所述將所述待識別三維人臉圖像的特征張量與數據庫中已注冊三維人臉圖像的特征張量進行匹配，計算匹配張量，根據所述匹配張量生成特征張量匹配圖的步驟之前還包括：

描述注冊三維人臉圖像的特征張量，并保存在數據庫中，以供與待識別三維人臉圖像的特征張量進行匹配時使用，所述注冊三維人臉圖像的張數不止一張。

可選地，所述將所述待識別三維人臉圖像的特征張量與數據庫中已注冊三維人臉圖像的特征張量進行匹配，計算匹配張量的步驟包括：

以T_M×N×3表示匹配張量，其中

T_M×N×3＝[A₁ A₂ A₃]；